[发明专利]点云数据的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种点云数据的处理方法，其特征在于，包括：

获取第一点云数据中各点的第一特征向量，根据所述各点的第一特征向量，确定所述第一点云数据中各点中的至少一个第一关键点；

根据所述至少一个第一关键点，以及第二点云数据与所述第一点云数据之间的预设第一转换参数，获得所述至少一个第一关键点中各第一关键点所对应的所述第二点云数据的第二关键点；其中，所述第一点云数据和所述第二点云数据为不同视角获取的同一场景的点云数据；

根据所述第一点云数据，确定所述各第一关键点的第一预设数量个第一临近点，根据所述各第一关键点的各第一临近点的第二特征向量，获得所述各第一关键点的第四特征向量；

根据预设的搜索半径和预设的网格尺寸，确定所述各第一关键点所对应的各第二关键点的第二预设数量个候选关键点；根据所述第二点云数据，确定所述各候选关键点的所述第一预设数量个第二临近点，根据所述各候选关键点的各第二临近点的第三特征向量，获得所述各候选关键点的第五特征向量；

根据所述各第一关键点的第四特征向量和所述各候选关键点的第五特征向量，确定所述各第一关键点所配准的匹配点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各第一关键点的各第一临近点的第二特征向量，获得所述各第一关键点的第四特征向量之前，还包括：

根据所述第一点云数据，利用预先构造的特征模型，获得所述各第一关键点的各第一临近点的第二特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各候选关键点的各第二临近点的第三特征向量，获得所述各候选关键点的第五特征向量之前，还包括：

根据所述第二点云数据，利用预先构造的特征模型，获得所述各候选关键点的第五特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的搜索半径和预设的网格尺寸，确定所述各第一关键点所对应的各第二关键点的第二预设数量个候选关键点，包括：

基于根据所述网格尺寸所确定的所述第二点云数据中的网格体素，将所述各第二关键点距离最近的网格体素作为所述各第二关键点的搜索中心，根据所述搜索半径，确定所述各第二关键点的搜索空间；

将所述各第二关键点的搜索空间内的所述第二预设数量个网格体素的中心点，确定为所述各第一关键点所对应的各第二关键点的候选关键点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设的搜索半径和预设的网格尺寸，确定所述各第一关键点所对应的各第二关键点的第二预设数量个候选关键点，还包括：

根据所述各第二关键点的搜索空间，确定重复的搜索空间；

将所述重复的搜索空间内的所述第二预设数量个网格体素的中心点，确定为两个或两个以上第二关键点的候选关键点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的搜索半径和预设的网格尺寸，确定所述各第一关键点所对应的各第二关键点的第二预设数量个候选关键点，包括：

将所述各第二关键点作为所述各第二关键点的搜索中心，根据所述搜索半径，确定所述各第二关键点的搜索空间；

在所述各第二关键点的搜索空间，根据所述网格尺寸，确定所述第二预设数量个网格体素；

将所述第二预设数量个网格体素的中心点，确定为所述各第一关键点所对应的各第二关键点的候选关键点。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述各第一关键点的第四特征向量和所述各候选关键点的第五特征向量，确定所述各第一关键点所配准的匹配点，包括：

根据所述各第一关键点的第四特征向量和所述各候选关键点的第五特征向量，获得所述各第二关键点的各候选关键点与该第二关键点所对应的第一关键点之间的相似度；

根据所述各第二关键点的各候选关键点与该第二关键点所对应的第一关键点之间的相似度和所述各候选关键点，确定所述各第一关键点所配准的匹配点。