[发明专利]点云数据加速处理方法、装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种点云数据加速处理方法，其特征在于，所述点云数据基于柱形特征网络处理，所述方法包括：

基于第一工作组，计算待处理点云数据的第一特征数据，所述特征数据包括雷达特征以及图像特征，所述待处理点云数据离散至第一坐标平面的网格中，形成体素柱状集，所述体素柱状集包括P个柱状体素，所述第一工作组包括P个第一处理单元，每个第一处理单元执行第一核函数以对所述待处理点云数据的一个柱状体素进行处理，获得该柱状体素的雷达特征；

基于第二工作组，对所述待处理点云数据的第一特征数据进行综合处理，获得第二特征数据，所述综合处理包括拼接处理、线性变换处理、批归一化处理、激活处理以及取最大值处理中的一项或多项；

根据所述第二特征数据，获得所述待处理点云数据的伪图像。

2.如权利要求1所述的点云数据加速处理方法，其特征在于，所述第一工作组的各第一处理单元的输出连接至全局内存，所述第一工作组和所述第二工作组由图形处理器执行，所述全局内存为所述图形处理器和中央处理器的共享存储器。

3.如权利要求1所述的点云数据加速处理方法，其特征在于，所述第二工作组具有三维工作队列，所述第二工作组包括P个并行计算的第二计算单元，每个所述第二计算单元包括并行计算的2*M个第二处理单元，每个所述第二处理单元执行第二核函数以对所述第一特征数据形成的矩阵中的一行雷达特征/图像特征进行综合处理，M为大于0的整数。

4.如权利要求3所述的点云数据加速处理方法，其特征在于，在所述第二核函数中，所述拼接处理与线性变换处理合并为一个算子。

5.如权利要求3所述的点云数据加速处理方法，其特征在于，所述线性变换处理包括：

使所述雷达特征与所述雷达权重矩阵相乘；

使所述图像特征与所述图像权重矩阵相乘，

其中，所述雷达权重矩阵的行数为所述雷达特征的数量，所述雷达权重矩阵的列数为2*M；所述图像权重矩阵的行数为所述图像特征的数量，所述图像权重矩阵的列数为2*M，所述雷达权重矩阵和所述图像权重矩阵以及所述第二计算单元的输入数据储存于所述第二计算单元的局部内存中。

6.如权利要求5所述的点云数据加速处理方法，其特征在于，所述雷达权重矩阵和图像权重矩阵中包含所述批归一化的偏移量。

7.如权利要求5所述的点云数据加速处理方法，其特征在于，所述第一工作组和所述第二工作组基于OpenCL实现，所述第二工作组中所述第二计算单元的局部内存与全局内存之间采用OpenCL的异步复制函数实现。

8.一种点云数据加速处理装置，其特征在于，所述点云数据基于柱形特征网络处理，包括：

第一特征数据计算模块，配置成基于第一工作组，计算待处理点云数据的第一特征数据，所述特征数据包括雷达特征以及图像特征，所述待处理点云数据离散至第一坐标平面的网格中，形成体素柱状集，所述体素柱状集包括P个柱状体素，所述第一工作组包括P个第一处理单元，每个第一处理单元执行第一核函数以对所述待处理点云数据的一个柱状体素进行处理，获得该柱状体素的雷达特征；

第二特征数据计算模块，配置成基于第二工作组，对所述待处理点云数据的第一特征数据进行综合处理，获得第二特征数据，所述综合处理包括拼接处理、线性变换处理、批归一化处理、激活处理以及取最大值处理中的一项或多项；

伪图像获取模块，配置成根据所述第二特征数据，获得所述待处理点云数据的伪图像。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的方法。