[发明专利]点云数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种点云数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获得目标场景中的点云数据以及第一离散卷积核的权重向量；

基于所述点云数据和所述第一离散卷积核的权重向量对所述点云数据进行插值处理，获得第一权重数据；所述第一权重数据表征所述点云数据分配至所述第一离散卷积核的权重向量对应位置处的权重；所述第一离散卷积核的权重向量表示离散卷积核在离散卷积处理过程中对应的立方体区域的顶点对应的权重向量；

基于所述第一权重数据和所述第一离散卷积核的权重向量对所述点云数据进行第一离散卷积处理，获得第一离散卷积结果；

基于所述第一离散卷积结果，获得所述点云数据中至少部分点云数据的空间结构特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述点云数据和所述第一离散卷积核的权重向量对所述点云数据进行插值处理，获得第一权重数据，包括：

基于所述点云数据和所述第一离散卷积核的权重向量按照预设的插值处理方式获得第一权重数据，所述第一权重数据表征将所述点云数据分配至满足预设条件的第一离散卷积核的权重向量对应位置处的权重；

其中，所述点云数据位于所述满足预设条件的第一离散卷积核的权重向量所围成的特定几何形状区域内。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获得所述第一离散卷积结果之后，所述方法还包括：

基于归一化参数对第一离散卷积结果进行归一化处理；所述归一化参数是根据所述点云数据所在的所述特定几何形状区域内的点云数据的数量确定的；

所述基于所述第一离散卷积结果，获得所述点云数据中至少部分点云数据的空间结构特征，包括：

基于归一化处理后的结果，获得所述点云数据中至少部分点云数据的空间结构特征。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述第一离散卷积核的权重向量为n组，所述第一权重数据为n组，n为大于等于2的整数；

所述基于所述第一权重数据和所述第一离散卷积核的权重向量对所述点云数据进行第一离散卷积处理，获得第一离散卷积结果，包括：

基于第k组第一权重数据以及第k组第一卷积参数对第k组第一离散卷积核的权重向量和所述点云数据进行第k个第一离散卷积处理，获得第k个第一离散卷积结果；所述第k组第一卷积参数对应于第k个第一离散卷积处理的尺寸范围；k为大于等于1且小于等于n的整数；

所述基于所述第一离散卷积结果，获得所述点云数据中至少部分点云数据的空间结构特征，包括：

基于n个第一离散卷积结果确定所述点云数据的空间结构特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述n个第一离散卷积结果确定所述点云数据的空间结构特征，包括：

基于第一处理数据和第二离散卷积核的权重向量对所述第一处理数据进行插值处理，获得第二权重数据；所述第二权重数据表征所述第一处理数据分配至所述第二离散卷积核的权重向量对应位置处的权重；其中，所述第一处理数据根据前一次离散卷积处理的结果确定，在前一次离散卷积处理的结果为n个第一离散卷积结果的情况下，所述第一处理数据根据所述n个第一离散卷积结果确定；

基于所述第二权重数据和所述第二离散卷积核的权重向量对所述第一处理数据进行第二离散卷积处理，获得第二离散卷积结果；

基于所述第二离散卷积结果，获得所述点云数据的空间结构特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二离散卷积核的权重向量为l组，所述第二权重数据为l组，l为大于等于2的整数；

所述基于所述第二权重数据和所述第二离散卷积核的权重向量对所述第一处理数据重新进行离散卷积处理，包括：

基于第m组第二权重数据以及第m组第二卷积参数对第m组第二离散卷积核的权重向量和所述第一处理数据进行第m个第二离散卷积处理，获得第m个第二离散卷积结果；所述第m组第二卷积参数对应于第m个第二离散卷积处理的尺寸范围；m为大于等于1且小于等于l的整数；

所述基于所述 第二离散卷积结果，获得所述点云数据的空间结构特征，包括：

基于l个第二离散卷积结果确定所述点云数据的空间结构特征。