[发明专利]一种基于运动特征的动态点云显著性检测方法

权利要求书

1.一种基于运动特征的动态点云显著性检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1)在空间聚类的基础上，将得到的簇在整个时间序列上一致对应，使聚类的结果可以在时间上追踪点的变化情况，具体如下：

1.1)对于给定动态点云序列，估算从第一帧到倒数第二帧中所有点的运动向量；

1.2)对第一帧进行空间聚类处理，得到第一帧k个簇；

将每个簇中离整个簇的几何中心最近的点指定为簇头，用簇头来代表整个簇，也就是将簇视为一个处理单元；

1.3)将第一帧的簇头都加上它们的运动向量，得到第二帧所有簇的初始聚类中心；

1.4)将运动特征加入到空间聚类的距离度量中，调整第二帧的所有簇和簇头并更新簇和簇头，使得每个簇尽量不包含运动边界；

1.5)对之后的每一帧重复步骤1.3)和1.4)，得到时间序列上一致对应的簇；

步骤2)在通过步骤1)得到簇和簇头之后，以簇内所有点的平均速度和平均加速度作为簇的运动特征；

步骤3)通过运动特征计算显著性值，引入衰减机制使运动显著性能随运动状态发生时间增长而改变，归一化得到0-1范围内的运动显著性值。

2.根据权利要求1所述的一种基于运动特征的动态点云显著性检测方法，其特征在于：步骤1.1中采用场景流估算从第一帧到倒数第二帧中所有点的运动向量。

3.根据权利要求1所述的一种基于运动特征的动态点云显著性检测方法，其特征在于：步骤3)具体是：

3.1)计算每个簇的相对速度和相对加速度以消除整体运动状态对每个簇特征的影响；

将这两个特征值融合，得到初始的运动显著性；

3.2)根据阈值将每个簇划分不同运动状态，包括运动开始、运动改变和运动消失；

3.3)引入衰减机制体现不同运动状态之间的差异，并使运动显著性随时间衰减；

3.4)显著性的平滑和归一化处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于运动特征的动态点云显著性检测方法，其特征在于：所述的衰减机制中引入阈值t₁来判断运动是否显著，引入阈值t₂来判断运动是否加剧。