[发明专利]一种基于深度相机的动态场景处理方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度相机的动态场景处理方法，其特征在于，包括：

获取目标图像，所述目标图像为同时定位与地图构建系统输入的图像；

对所述目标图像的每一帧图像进行特征点提取，获得若干特征点以及与每一特征点所对应的描述子；

对所述特征点进行聚类，获得若干节点，所述节点对应若干特征点；

获取关键帧与当前帧同一个节点中的所有特征点，并计算所述特征点对应的描述子的第一距离，依据所述第一距离确定内点和外点；

计算当前帧所有内点的第二距离，并基于所述第二距离确定动态点和静态点，所述第二距离表征几何距离的一阶近似值；

对所述目标图像进行聚类，确定每个聚类区域中静态点和动态点的比例；

基于所述比例，确定动态的聚类区域；

剔除所述动态的聚类区域对应的动态点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用剔除动态点后的静态点进行位姿优化处理，获得位姿数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标图像，包括：

获取同时定位与地图构建系统输入的彩色图像；

将所述彩色图像转换为灰度图，并将转换为的灰度图确定为目标图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述特征点进行聚类，获得若干节点，包括：

基于每一特征点对应的描述子，构建词袋模型，所述描述子为二进制编码的，对特征点的特征进行描述的信息；

利用所述词袋模型对所述特征点进行聚类，获得若干节点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一距离确定内点和外点，包括：

对所述特征点进行遍历，若所述第一距离大于第一阈值，将当前帧的特征点的内点特征值加一；

当遍历结束后，将内点特征值大于第二阈值的特征点确定为内点；

将当前帧中没有匹配上的特征点为无效点，并将除内点和无效点之外的特征点确定为外点。

6.一种基于深度相机的动态场景处理装置，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于获取目标图像，所述目标图像为同时定位与地图构建系统输入的图像；

提取单元，用于对所述目标图像的每一帧图像进行特征点提取，获得若干特征点以及与每一特征点所对应的描述子；

聚类单元，用于对所述特征点进行聚类，获得若干节点，所述节点对应若干特征点；

第一确定单元，用于获取关键帧与当前帧同一个节点中的所有特征点，并计算所述特征点对应的描述子的第一距离，依据所述第一距离确定内点和外点；

计算单元，用于计算当前帧所有内点的第二距离，并基于所述第二距离确定动态点和静态点，所述第二距离表征几何距离的一阶近似值；

第二确定单元，用于对所述目标图像进行聚类，确定每个聚类区域中静态点和动态点的比例；

第三确定单元，用于基于所述比例，确定动态的聚类区域；

剔除单元，用于剔除所述动态的聚类区域对应的动态点。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

位姿处理单元，用于利用剔除动态点后的静态点进行位姿优化处理，获得位姿数据。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述图像获取单元包括：

第一获取子单元，用于获取同时定位与地图构建系统输入的彩色图像；

转换子单元，用于将所述彩色图像转换为灰度图，并将转换为的灰度图确定为目标图像。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述聚类单元包括：

构建子单元，用于基于每一特征点对应的描述子，构建词袋模型，所述描述子为二进制编码的，对特征点的特征进行描述的信息；

聚类子单元，用于利用所述词袋模型对所述特征点进行聚类，获得若干节点。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：

遍历子单元，用于对所述特征点进行遍历，若所述第一距离大于第一阈值，将当前帧的特征点的内点特征值加一；

第一确定子单元，用于当遍历结束后，将内点特征值大于第二阈值的特征点确定为内点；

第二确定子单元，用于将当前帧中没有匹配上的特征点为无效点，并将除内点和无效点之外的特征点确定为外点。