[发明专利]一种点云数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本公开提供了一种点云数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取雷达采集的点云数据、预设的量化精度以及初始量化比特位数；基于量化精度和初始量化比特位数，确定目标量化比特位数；目标量化比特位数为初始量化比特位数的N倍，N为正整数；基于目标量化比特位数，将点云数据中的各个点云点的坐标值量化为目标量化比特位数的定点数表示的坐标值；将量化后的坐标值进行分组，得到N组数据，并基于N组数据，确定点云数据的检测结果。本公开将坐标值量化为初始量化比特位数的N倍的定点数，由于量化比特位数的提高，有效提高了坐标值的量化精度；由于量化精度的提高，低比特模型检测得到的检测结果的精度也得到了有效提升。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种点云数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

低比特模型凭借低比特(小于或等于8bit)定点数运算的高性能有效地降低了低比特模型计算强度、参数大小和内存消耗，大大加快了低比特模型运算的速度。但是，低比特模型由于有限的数值表达能力，往往带来较高的精度损失。尤其是在将极低比特(小于或等于4bit)、二值网络(1bit)、梯度进行量化时，带来更大的精度挑战。

发明内容

本公开实施例至少提供一种点云数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，解决了将浮点数计算转化为低比特定点数时存在的较高精度损失的技术缺陷。

第一方面，本公开实施例提供了一种点云数据处理方法，包括：

获取雷达采集的点云数据、预设的量化精度以及初始量化比特位数；

基于所述量化精度和所述初始量化比特位数，确定目标量化比特位数；所述目标量化比特位数为所述初始量化比特位数的N倍，N为正整数；

基于所述目标量化比特位数，将所述点云数据中的各个点云点的坐标值量化为所述目标量化比特位数的定点数表示的坐标值；

将量化后的坐标值进行分组，得到N组数据，并基于所述N组数据，确定所述点云数据的检测结果。

本公开实施例中，初始量化比特位数为对点云数据进行检测的低比特模型所能处理的数据的比特位数，将点云点的坐标值量化为比特位数为初始量化比特位数的N倍的定点数，这样，由于量化比特位数的提高，有效提高了点云点坐标值的量化精度；进一步地，由于上述低比特模型只能处理初始量化比特位数的数据，因此在得到量化后的坐标值(该坐标值包括比特位数为初始量化比特位数的N倍的定点数)，需要将该坐标值分割为N组，每组数据均包括初始量化比特位数的定点数，这样上述低比特模型不仅能够对分割后的每组数据进行处理，并且由于量化精度的提高，低比特模型检测得到的检测结果的精度也得到了有效提升。

一种可选的实施方式中，所述基于所述量化精度和所述初始量化比特位数，确定目标量化比特位数，包括：

获取所述雷达的检测范围；

基于所述量化精度、所述初始量化比特位数和所述检测范围，确定目标量化比特位数。

该实施方式，结合雷达的检测范围、初始量化比特位数以及量化精度这三种因素，能够确定出提高量化精度的目标量化比特位数，并且量化后的目标量化比特位数的定点数能够通过分组的方式适用于对点云数据进行检测的低比特模型。

一种可选的实施方式中，每个点云点的坐标值包括该点云点在雷达坐标系中竖直坐标轴方向上的第一坐标值；

所述基于所述目标量化比特位数，将所述点云数据中的各个点云点的坐标值量化为所述目标量化比特位数的定点数表示的坐标值，包括：

基于所述目标量化比特位数，将所述第一坐标值量化为所述目标量化比特位数的定点数表示的第一量化坐标值。