[发明专利]基于点云分割的特征提取方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种基于点云分割的特征提取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待分割点云在预设网格尺度下各点的感知特征，对所述感知特征进行多尺度增强处理，获取混合感知特征；对所述混合感知特征进行双重特征迭代处理，获取双重特征迭代处理后的点特征；对所述混合感知特征和所述双重特征迭代处理后获取的点特征进行融合处理，获取融合后的点特征。采用本方法能够提高特征提取的精度。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种基于点云分割的特征提取方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，数字图像的数量与日俱增，对于数字图像处理技术的需求也与日俱增。数字图像具体可以用点云表示，点云的分割处理也是数字图像处理技术中的重要分支。点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分的点云具有相似的特征，较好的点云分割方法会方便的许多后期应用。点云分割是点云任务里面关键的一个项目，用以跟真实世界进行语义交互理解。

现有的点云分割主要是使用数学模型拟合、或者区域增长、最小分割、欧式聚类等方法，这些方法简单易实现，但是灵活性差，且当点云数据中有噪声时会大幅度影响特征提取效果，导致了特征提取精度低的缺陷。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高特征提取精度的基于点云分割的特征提取方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于点云分割的特征提取方法，所述方法包括：

获取待分割点云在预设网格尺度下各点的感知特征，对所述感知特征进行多尺度增强处理，获取混合感知特征；

对所述混合感知特征进行双重特征迭代处理，获取双重特征迭代处理后的点特征；

对所述混合感知特征和所述双重特征迭代处理后获取的点特征进行融合处理，获取融合后的点特征。

在其中一个实施例中，还包括：基于预设的多层感知器对所述感知特征进行处理，获取多层感知处理后的感知特征；

基于预设的分散算子对多层感知处理后的感知特征进行分散处理，获取分散后的感知特征；

基于预设的聚集算子对分散后的感知特征进行聚集处理，获取聚集后的感知特征；

对多层感知处理后的感知特征和聚集后的感知特征进行张量级联处理，获取张量级联后的感知特征；

基于张量级联后的感知特征生成所述混合感知特征。

在其中一个实施例中，还包括：基于预设的多尺度池化层对所述混合感知特征进行多尺度池化处理，获取第一点特征；

基于预设的分散算子对所述第一点特征进行分散处理，获取分散体素特征；

对所述分散体素特征进行点特征提取，获取第二点特征，将所述第二点特征输出为所述双重特征迭代处理后的点特征。

在其中一个实施例中，还包括：判断所述第二点特征是否满足预设条件；

当所述第二点特征满足预设条件，将所述第二点特征输出为所述双重特征迭代处理后的点特征；

当所述第二点特征不满足预设条件，对所述第二点特征依次进行多尺度池化处理、分散处理以及点特征提取，获取第三点特征，将所述第二点特征和所述第三点特征输出为所述双重特征迭代处理后的点特征。

在其中一个实施例中，还包括：对所述混合感知特征和所述双重特征迭代处理后获取的点特征进行张量级联处理，获取张量级联处理后的点特征；

基于预设的多层感知器对所述张量级联处理后的点特征进行处理，获取融合后的点特征。