[发明专利]一种点云数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：

获取待补全空间模型对应的待补全点云数据，确定所述待补全点云数据对应的点云坐标特征；所述点云坐标特征是基于所述待补全点云数据中的每个坐标点的坐标特征和紧邻特征所确定的；

获取与所述点云坐标特征相关联的自相关性权重矩阵，基于所述自相关性权重矩阵对所述点云坐标特征进行注意力编码，得到所述点云坐标特征对应的点位自相关性特征；所述自相关性权重矩阵用于强化所述点云坐标特征相互之间的关联关系；所述自相关性权重矩阵是基于点云向量化特征对应的查询向量和所述点云向量化特征对应的键向量所确定的；所述点云向量化特征是对所述点云坐标特征进行特征提取后所得到的；

基于所述点位自相关性特征，对所述待补全空间模型中的缺失部位进行预测，得到与所述待补全空间模型相关联的缺失点位特征；

基于所述缺失点位特征对应的缺失点云数据，对所述待补全点云数据进行补全处理，得到所述待补全空间模型对应的完整空间模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待补全空间模型对应的待补全点云数据，确定所述待补全点云数据对应的点云坐标特征，包括：

获取待补全空间模型对应的待补全点云数据；所述待补全空间模型是基于空间模型采集设备所采集到的；所述待补全点云数据包括N个坐标点；所述N为正整数；

从所述N个坐标点中确定用于进行向量编码处理的坐标点V_i，在所述待补全空间模型所在的空间坐标系中，确定所述坐标点V_i的坐标特征，且获取所述坐标点V_i的紧邻特征；所述i为小于或者等于所述N的正整数；所述坐标点V_i的紧邻特征是基于与所述坐标点V_i相关联的法向量信息所确定的；

将所述坐标点V_i的坐标特征与所述坐标点V_i的紧邻特征进行拼接处理，得到所述坐标点V_i的点云坐标特征，且基于所述坐标点V_i的点云坐标特征，确定所述待补全点云数据对应的点云坐标特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述点云坐标特征相关联的自相关性权重矩阵，基于所述自相关性权重矩阵对所述点云坐标特征进行注意力编码，得到所述点云坐标特征对应的点位自相关性特征，包括：

获取目标点云预测网络模型；所述目标点云预测网络模型包括编码网络层；所述编码网络层包括向量化编码网络层以及点位编码网络层；

将所述点云坐标特征输入至所述向量化编码网络层，由所述向量化编码网络层对所述点云坐标特征进行特征提取，得到所述点云坐标特征对应的点云向量化特征；

将所述点云向量化特征输入至所述点位编码网络层，通过所述点位编码网络层分别对所述点云向量化特征进行线性变换，得到所述点云向量化特征对应的查询向量以及所述点云向量化特征对应的键向量；

基于所述查询向量以及所述键向量确定自相关性权重矩阵，基于所述自相关性权重矩阵对所述点云向量化特征进行注意力编码，得到所述点云向量化特征对应的点位自相关性特征。