[发明专利]对点云数据进行分割的方法及装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种对点云数据进行分割的方法，所述方法包括：

确定待处理的点云数据集中每个点云数据点所在的局部区域；

将所述每个点云数据点所在的局部区域划分为预定数量的子区域；

在所述预定数量的子区域中的每个子区域中的点云数据点进行排序，获得预定数量的同次序点云数据组；其中，所述同次序点云数据组包括：将所述预定数量的子区域中的每个子区域中的点云数据点与所述局部区域的空间中心点的距离排序后处于相同次序的点云数据点；

确定所述预定数量的同次序点云数据组中的每个同次序点云数据组中的每个点云数据点与相应的邻近点云数据点之间的依赖关系，将每个同次序点云数据组的所有依赖关系构建为单个依赖关系集，从而得到预定数量的依赖关系集；

基于所述预定数量的依赖关系集，确定所述每个点云数据点归属于预测类别的概率值；

根据每个点云数据点归属于预测类别的概率值对待处理的点云数据集进行分割。

2.根据权利要求1所述的方法，在所述预定数量的子区域中的每个子区域中的点云数据点进行排序，获得预定数量的同次序点云数据组包括：

在所述预定数量的子区域的每个子区域中获取最邻近的点云数据点集，并按照距离的升序顺序对每个最邻近的点云数据点集中的点云数据点进行排序；

将预定数量的点云数据点集中位于相同次序的点云数据点作为同次序数据点组，以获得预定数量的同次序数据点组。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述预定数量的依赖关系集，确定所述每个点云数据点归属于预测类别的概率值，包括：

将预定数量的依赖关系集中的每个依赖集构建为单个图结构，以获得多个图结构；

基于所述多个图结构中的每个图结构中的点云数据点的位置坐标和最邻近的数据点的位置坐标对每个图结构的点云数据点的预测类别进行更新，得到所述每个点云数据点归属于预测类别的概率。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

将所确定的多个图结构按照相应的同次序点云数据组的距离升序顺序进行拼接，从而将多个图结构集成为集成图结构。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于所述集成图结构中各个图结构的依赖关系，对待处理的点云数据集进行分割。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，每个点云数据点所在的局部区域为三维空间区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，在确定待处理的点云数据集中每个点云数据点所在的局部区域之前还包括：

利用激光雷达传感器对目标区域进行数据采集，以获取待处理的点云数据集。

8.根据权利要求2所述的方法，其中，在每个子区域中获取最邻近的点云数据点集，包括：

在点云数据点的每个子区域中确定与点云数据点距离最邻近的多个点云数据点，以将最邻近的多个点云数据点组成每个子区域的最邻近的点云数据点集。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，每个同次序点云数据组均包括预定数量的点云数据点。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，根据每个点云数据点归属于预测类别的概率值对待处理点云数据集进行分割包括：

根据每个点云数据点归属于预测类别的概率值对待处理的点云数据集进行基于语义的区域划分，以获取多个点云数据区域；

基于每个点云数据区域对待处理的点云数据集进行分割，以获得多个点云数据子集。