[发明专利]提取前景物体的建模方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种提取前景物体的建模方法、系统、设备及存储介质，属于三维重建技术领域。提取前景物体的建模方法包括：获取目标物体的图像点云数据以及相机位姿信息；将图像点云数据中的前景与背景进行分离，得到前景物体点云；根据提取出的前景物体点云确定出前景最小包围盒；基于上述数据，确定出前景点数据和背景点数据；基于前景点数据和背景点数据，利用预设重构网络，确定出前景物体重构数据和背景重构数据；根据前景物体重构数据和背景重构数据，生成目标物体模型并进行显示。本发明实施例利用最小包围盒标定前景和背景，减少了人工标注的成本，还利用预设重构网络预测出模型数据，提高了模型重构的精确度以及准确性。

技术领域

本发明涉及三维重建技术领域，具体地涉及一种提取前景物体的建模方法、一种提取前景物体的建模系统、一种电子设备以及一种计算机存储介质。

背景技术

随着人工智能的迅速发展，自动驾驶汽车应运而生。目前，很多汽车公司已经将自动驾驶技术应用到辅助驾驶功能上，而自动驾驶算法的测试方法主要真实道路场景测试和虚拟仿真场景测试两种。基于真实道路场景的测试成本高、效率低以及危险系数高，而基于仿真场景的测试则能一定程度上提高效率和安全性，同时也能够降低成本。因此，大多数自动驾驶算法研究人员会采用仿真测试场景对自动驾驶算法进行测试。

基于仿真场景的测试需要建立场景的三维物体模型，现有的三维物体建模技术通过利用分割网络将前景与背景进行分割，但基于该方法的分割结果准确率不高，且分割标注的需求是像素级别的，耗费了大量的人力成本。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种提取前景物体的建模方法，以解决现有技术分割准确率低的技术问题；目的之二在于提供一种提取前景物体的建模系统；目的之三在于提供一种电子设备；目的之四在于提供一种计算机存储介质。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种提取前景物体的建模方法，所述方法包括：

获取目标物体的图像点云数据以及相机位姿信息；

将所述图像点云数据中的前景与背景进行分离，得到前景物体点云；

根据提取出的前景物体点云确定出前景最小包围盒；

基于所述相机位姿信息、所述前景最小包围盒和所述图像点云数据，确定出前景点数据和背景点数据；

基于前景点数据和背景点数据，利用预设重构网络，确定出前景物体重构数据和背景重构数据；

根据所述前景物体重构数据和背景重构数据，生成目标物体模型并进行显示。

根据上述技术特征，通过利用最小包围盒将前景从背景中提取出来，以得到前景物体与背景的重构区域，再依照位姿信息、前景最小包围盒以及图像点云数据，确定出前景点和背景点，再对前景点与背景点利用预设重构网络进行重构，最终得到目标物体模型，提高了分割准确率和模型构建的精确度。

进一步，所述预设重构网络包括隐式表面重建网络和颜色预测网络；

所述基于所述前景点数据，利用预设重构网络，生成前景物体重构数据，包括：

将所述前景点数据输入至所述隐式表面重建网络中，确定出前景物体中各个前景点到预设隐式表面的距离；

将所述前景点数据输入至所述颜色预测网络中，确定出前景物体中各个前景点的颜色；

根据所述前景物体中各个前景点到预设隐式表面的距离和各个前景点的颜色，得到所述前景物体重构数据。

根据上述技术特征，利用隐式表面重建网络和颜色预测网络，以预测出前景物体中各个前景点到预设隐式表面的距离以及前景点的颜色，即得到前景物体重构数据，为后续模型构建提供数据基础。