[发明专利]稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品

权利要求书

1.一种稀疏点云的获取方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的原始点云；所述原始点云是在对所述目标对象进行三维点云采集之后得到的；

在所述原始点云中确定骨架特征点云和轮廓特性点云；

获取所述原始点云中的非关键点云；所述非关键点云分别与所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云不重叠；

基于所述骨架特征点云、所述轮廓特性点云和所述非关键点云，确定所述目标对象的稀疏点云。

2.根据权利要求1所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，所述在所述原始点云中确定骨架特征点云和轮廓特性点云，包括：

采用随机最远点采样算法，对所述原始点云进行下采样处理，得到中间点云；

在所述中间点云中确定所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云。

3.根据权利要求2所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，所述在所述中间点云中确定所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云，包括：

对所述中间点云进行骨架点提取处理，得到初始骨架点云；

基于所述初始骨架点云和所述中间点云，确定所述骨架特征点云；

对所述中间点云进行边界点提取处理，得到所述轮廓特性点云。

4.根据权利要求3所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，所述基于所述初始骨架点云和所述中间点云，确定所述骨架特征点云，包括：

针对所述初始骨架点云中包括的各第一点，将所述中间点云中与所述第一点的距离小于预设值的所有点，确定为所述第一点对应的点云；

基于所述各第一点对应的点云，确定所述骨架特征点云。

5.根据权利要求2所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，所述获取所述原始点云中的非关键点云，包括：

将所述中间点云中除所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云之外的剩余点，确定为所述原始点云中的非关键点云。

6.根据权利要求1至5任一项所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，基于所述骨架特征点云、所述轮廓特性点云和所述非关键点云，确定所述目标对象的稀疏点云，包括：

将第一权重和所述骨架特征点云中所有点的总数量的乘积，确定为第一采样量；将第二权重和所述轮廓特性点云中所有点的总数量的乘积，确定为第二采样量；将第三权重和所述非关键点云中所有点的总数量的乘积，确定为第三采样量；

将按照所述第一采样量对所述骨架特征点云进行随机下采样得到的点云、按照所述第二采样量对所述轮廓特性点云进行随机下采样得到的点云、以及按照所述第三采样量对所述非关键点云进行随机下采样得到的点云之和，确定为目标点云；

按照目标数量对所述目标点云进行随机下采样，得到所述目标对象的稀疏点云。

7.一种稀疏点云的获取装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取目标对象的原始点云；所述原始点云是在对所述目标对象进行三维点云采集之后得到的；

第一确定模块，用于在所述原始点云中确定骨架特征点云和轮廓特性点云；

第二获取模块，用于获取所述原始点云中的非关键点云；所述非关键点云分别与所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云不重叠；

第二确定模块，用于基于所述骨架特征点云、所述轮廓特性点云和所述非关键点云，确定所述目标对象的稀疏点云。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述稀疏点云的获取方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述稀疏点云的获取方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述稀疏点云的获取方法。