[发明专利]样本数据预处理方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种样本数据预处理方法，其特征在于，包括：

从空间的三维点云数据中提取空间内场景的表面模型；其中，所述表面模型利用N个三角网格表示；

从所述N个三角网格中提取M个特征平面；

根据所述三维点云数据，确定所述M个特征平面各自的类别标签；

根据所述M个特征平面，确定训练点集合；

根据所述M个特征平面各自的类别标签，确定所述训练点集合中的各个点各自的类别标签；其中，所述训练点集合和所述训练点集合中的各个点各自的类别标签作为样本用于神经网络的训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维点云数据，确定所述M个特征平面各自的类别标签，包括：

根据所述三维点云数据，确定所述N个三角网格各自的类别标签；

根据所述N个三角网格各自的类别标签，确定所述M个特征平面各自的类别标签。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维点云数据，确定所述N个三角网格各自的类别标签，包括：

从所述三维点云数据中的各个点中，筛选距离目标三角网格最近的点；其中，所述目标三角网格为所述N个三角网格中的任一三角网格；

获取所筛选的点的类别标签；

将所筛选的点的类别标签确定为所述目标三角网格的类别标签。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个三角网格各自的类别标签，确定所述M个特征平面各自的类别标签，包括：

确定类别标签集合；其中，所述类别标签集合中包括所述N个三角网格中、分布于目标特征平面上的各个三角网格各自的类别标签，所述目标特征平面为所述M个特征平面中的任一特征平面；

筛选所述类别标签集合中互不重复的各个类别标签；

统计所筛选的各个类别标签在所述类别标签集合中的出现次数；

将所筛选的各个类别标签中、所对应出现次数最多的类别标签确定为所述目标特征平面的类别标签。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个特征平面，确定训练点集合，包括：

分别针对所述M个特征平面中的每个特征平面，在所述N个三角网格中分布于其上的各个三角网格上进行均匀采样，以得到相应的采样点；

确定由所得到的所有采样点组成的训练点集合。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个特征平面各自的类别标签，确定所述训练点集合中的各个点各自的类别标签，包括：

将目标采样点所在的特征平面的类别标签确定为所述目标采样点的类别标签；其中，所述目标采样点为所述训练点集合中的任一采样点。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述从空间的三维点云数据中提取空间内场景的表面模型之前，所述方法还包括：

调用深度相机和/或激光雷达采集空间的三维点云数据。

8.一种样本数据预处理装置，其特征在于，包括：

第一提取模块，用于从空间的三维点云数据中提取空间内场景的表面模型；其中，所述表面模型利用N个三角网格表示；

第二提取模块，用于从所述N个三角网格中提取M个特征平面；

第一确定模块，用于根据所述三维点云数据，确定所述M个特征平面各自的类别标签；

第二确定模块，用于根据所述M个特征平面，确定训练点集合；

第三确定模块，用于根据所述M个特征平面各自的类别标签，确定所述训练点集合中的各个点各自的类别标签；其中，所述训练点集合和所述训练点集合中的各个点各自的类别标签作为样本用于神经网络的训练。

9.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序用于执行上述权利要求1至7中任一项所述的样本数据预处理方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述权利要求1至7中任一项所述的样本数据预处理方法。