[发明专利]基于三维轮廓的仿真方法、存储介质及计算机设备在审
申请号: | 202110343651.0 | 申请日: | 2021-03-30 |
公开(公告)号: | CN112927338A | 公开(公告)日: | 2021-06-08 |
发明(设计)人: | 肖健雄 | 申请(专利权)人: | 深圳裹动智驾科技有限公司 |
主分类号: | G06T15/00 | 分类号: | G06T15/00;G06F30/15;G06F30/20 |
代理公司: | 深圳市倡创专利代理事务所(普通合伙) 44660 | 代理人: | 罗明玉 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 三维 轮廓 仿真 方法 存储 介质 计算机 设备 | ||
1.一种基于三维轮廓的仿真方法,其特征在于,所述基于三维轮廓的仿真方法包括:
获取路径ID,根据所述路径ID获取图像数据和点云数据,所述路径ID包括图像数据路径ID和点云数据路径ID;
根据所述图像数据渲染出所述图像数据中多个物体中每一物体的二维轮廓,以获取多个二维轮廓;
根据所述多个二维轮廓和所述点云数据渲染出多个三维轮廓;以及
根据所述多个三维轮廓进行仿真。
2.如权利要求1所述的基于三维轮廓的仿真方法,其特征在于,所述图像数据路径ID包括图像数据的存储地址和图像数据的名称,所述点云数据路径ID包括点云数据的存储地址和点云数据的名称。
3.如权利要求1所述的基于三维轮廓的仿真方法,其特征在于,根据所述图像数据渲染出所述图像数据中多个物体中每一物体的二维轮廓,以获取多个二维轮廓,具体包括:
利用预设图像识别算法识别出所述图像数据中多个物体中每一物体的类别,以获取多个类别;
根据所述多个类别为所述多个物体添加第一标签,以获取多个第一标签;
获取所述多个物体的多条轮廓线;
获取与所述每一物体的第一标签对应的颜色;以及
将所述对应的颜色填充至所述多条轮廓线和所述多条轮廓线的内部,以获取所述多个二维轮廓。
4.如权利要求3所述的基于三维轮廓的仿真方法,其特征在于,获取所述多个物体的多条轮廓线,具体包括:
对所述多个物体中每一物体的图像进行灰度处理,以获取多个第一灰度图像;
根据预设边界算法计算出所述多个第一灰度图像的多个边界轮廓区域;以及
根据所述多个边界轮廓区域计算出所述多条轮廓线。
5.如权利要求3所述的基于三维轮廓的仿真方法,其特征在于,根据所述多个二维轮廓和所述点云数据渲染出多个三维轮廓,具体包括:
根据所述点云数据给所述多个物体中每一物体添加第二标签,以获取多个第二标签;
将所述多个第一标签和所述多个第二标签匹配为多个三维信息对;以及
根据所述多个三维信息对中包含的信息渲染出所述多个三维轮廓。
6.如权利要求5所述的基于三维轮廓的仿真方法,其特征在于,根据所述点云数据给所述多个物体中每一物体添加第二标签,以获取多个第二标签,具体包括:
利用预设点云识别算法识别出所述点云数据中多个物体中每一物体的类别,以获取多个类别;
根据所述多个类别为所述多个物体中每一物体添加第二标签,以获取多个第二标签。
7.如权利要求1所述的基于三维轮廓的仿真方法,其特征在于,所述的基于三维轮廓的仿真方法,还包括,根据所述多个三维轮廓评价用于生成所述多个三维轮廓相关信息的传感器的性能。
8.如权利要求1所述的基于三维轮廓的仿真方法,其特征在于,所述的基于三维轮廓的仿真方法,还包括,根据所述多个三维轮廓调整用于生成所述多个三维轮廓相关信息的传感器的参数。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有能够被处理器加载并执行的如权利要求1~8中任一项所述的基于三维轮廓的仿真方法的程序指令。
10.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括:
存储器,用于存储所述基于三维轮廓的仿真方法的程序指令;以及
处理器,用于执行所述程序指令以使所述计算机设备实现如权利要求1~8任意一项所述的基于三维轮廓的仿真方法。
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