[发明专利]影像数据处理方法、设备、存储介质及程序产品

权利要求书

1.一种影像数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于用户对目标空间区域的第一操作，获取所述目标空间区域的第一影像信息和所述第一影像信息对应的第一位姿信息，所述第一影像信息中至少包括：对所述目标空间区域中的部分三维空间点拍摄得到的像素点群；

根据所述第一位姿信息和所述第一影像信息，确定所述第一影像信息中各个像素点对应的各个三维空间点在所述目标空间区域中的位置估算信息；

根据所述第一影像信息和所述第一位姿信息，确定所述各个三维空间点在所述目标空间区域中与目标物体表面的距离信息；

根据所述距离信息和所述位置估算信息，确定所述各个三维空间点在所述目标空间区域中的深度信息；

根据所述深度信息将所述各个三维空间点对应的像素点在交互界面上以第一样式显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位姿信息和所述第一影像信息，确定所述第一影像信息中的各个像素点对应的各个三维空间点在所述目标空间区域中的位置估算信息，包括：

根据所述第一位姿信息，将所述第一影像信息中的各个像素点进行三维投影，得到的三维投影点作为所述各个三维空间点在所述目标空间区域中的位置估算信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一影像信息和所述第一位姿信息，确定所述各个三维空间点在所述目标空间区域中与目标物体表面的距离信息，包括：

将所述第一影像信息和所述第一位姿信息输入预设的预测模型，输出所述第一影像信息中的各个像素点对应的各个三维空间点在所述目标空间区域中与目标物体表面的距离信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，训练所述预测模型的步骤包括：

获取样本图像的多通道特征和所述样本图像中预设帧图像的位姿信息；

根据所述预设帧图像的位姿信息将所述多通道特征映射到三维特征空间，得到所述样本图像的三维特征图；

采用所述三维特征图训练预设的神经网络，得到所述预测模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述距离信息和所述位置估算信息，确定所述各个三维空间点在所述目标空间区域中的深度信息，包括：

确定所述位置估算信息的向量与所述距离信息的向量之间的向量差值，得到的向量差值作为所述各个三维空间点在所述目标空间区域中的深度信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

响应于用户对所述目标空间区域的第二操作，获取所述目标空间区域的第二影像信息和所述第二影像信息对应的第二位姿信息；

根据所述第二影像信息和所述第二位姿信息，确定所述第二影像信息中的各个待检索像素点对应的三维空间点在所述目标空间区域中的深度信息；

根据所述深度信息确定所述各个待检索像素点的扫描状态，并在交互界面上将所述第二影像信息中已扫描的点与未扫描的点区别显示。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度信息确定所述第二影像信息中的各个待检索像素点的扫描状态，并在交互界面上将所述第二影像信息中已扫描的点与未扫描的点区别显示，包括：

根据所述深度信息，判断所述第二影像信息中的各个待检索像素点是否被保存在已扫描的点集中；

将所述第二影像信息中被保存在所述已扫描的点集中的第一待检索点，在交互界面上采用所述第一样式显示。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度信息确定所述第二影像信息中的各个待检索像素点的扫描状态，并在交互界面上将所述第二影像信息中已扫描的点与未扫描的点区别显示，还包括：

将所述第二影像信息中未被保存在所述已扫描的点集中的第二待检索点，在交互界面上采用第二样式显示，所述第二样式与所述第一样式不同。