[发明专利]一种物体模型构建方法及装置

说明书

本发明提供一种物体模型构建方法及装置，该方法先获取参考点云数据集合和目标物体模型的目标点云数据，然后根据该参考点云数据集合中的参考点云数据的语义特征和目标点云数据的语义类别，确定目标参考点云数据，接着根据该目标参考点云数据和目标点云数据，确定该目标物体模型在目标三维地图中的目标位姿信息，最后根据该目标位姿信息，在目标三维地图中构建该目标物体模型。本发明通过语义匹配的方式自动获取目标物体模型的目标位姿信息，从而省去了人工标注物体位姿的环节，进而便于在目标三维地图中自动化构建目标物体模型，提高了目标三维地图的构建效率。

技术领域

本发明涉及地图制作领域，尤其涉及一种物体模型构建方法及装置。

背景技术

数字孪生地图的目的是建立与真实世界几乎完全相同的静态虚拟环境，而这个静态虚拟环境一般是由游戏引擎建立，它主要包含不同的三维模型，构建数字孪生地图的关键即是把这些三维模型根据真实的物体姿态导入到游戏引擎中。

当前一般把数字孪生地图中的三维模型分为“道路部分”和“静态物体部分”。其中，道路部分可以通过已经制作好的高精度地图按照特定的格式标准一次性导入引擎，而静态物体部分则需要事先获得这些物体的姿态才能批量导入。然而，获取这些物体姿态的一般做法是基于激光点云手动标注，这种方式需要人工参与，大大增加了数字孪生地图的构建成本，且效率较低。

因此，当前物体模型构建方法存在地图构建成本高且效率较低的技术问题，需要改进。

发明内容

本发明提供一种物体模型构建方法及装置，用于缓解当前物体模型构建方法存在地图构建成本高且效率较低的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

本发明提供一种物体模型构建方法，包括：

获取参考点云数据集合和目标物体模型的目标点云数据，所述参考点云数据集合为参考三维地图中的参考物体模型的参考点云数据组成的集合；

确定所述参考点云数据的语义特征，以及确定所述目标点云数据的语义类别；

根据所述语义特征和所述语义类别，在所述参考点云数据集合中确定与所述语义类别匹配的目标参考点云数据；

根据所述目标参考点云数据和所述目标点云数据，确定所述目标物体模型在所述目标三维地图中的目标位姿信息；

根据所述目标位姿信息，在所述目标三维地图中构建所述目标物体模型。

相应的，本发明还提供一种物体模型构建装置，包括：

第一获取模块，用于获取参考点云数据集合和目标物体模型的目标点云数据，所述参考点云数据集合为参考三维地图中的参考物体模型的参考点云数据组成的集合；

第一确定模块，用于确定所述参考点云数据的语义特征，以及确定所述目标点云数据的语义类别；

语义匹配模块，用于根据所述语义特征和所述语义类别，在所述参考点云数据集合中确定与所述语义类别匹配的目标参考点云数据；

第二确定模块，用于根据所述目标参考点云数据和所述目标点云数据，确定所述目标物体模型在所述目标三维地图中的目标位姿信息；

模型构建模块，用于根据所述目标位姿信息，在所述目标三维地图中构建所述目标物体模型。

同时，本发明还提供一种电子设备，其包括存储器和处理器；所述存储器存储有应用程序，所述处理器用于运行所述存储器内的应用程序，以执行上述任一项所述的物体模型构建方法中的步骤。

同时，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行以实现上述任一项所述的物体模型构建方法中的步骤。