[发明专利]一种基于统计和凹凸性的点云数据集构建方法及装置

摘要

本发明涉及计算机视觉、点云分割技术领域，提供了一种基于统计和凹凸性的点云数据集构建方法及装置。目的在于将传统点云分割方法应用于深度学习数据集的构建，解决深度学习点云数据集匮乏的问题。主要方案包括，步骤1：获取目标原始点云数据，进行基于特征的滤波去噪；步骤2：第一次聚类，对点云进行超体聚类过分割，得到体素块集合；步骤3：第二次聚类，对步骤2获得的各体素块进行LCCP聚类，得到LCCP聚类集合；步骤4：第三次聚类，基于点特征直方图对LCCP聚类集合进行条件欧几里得聚类，得到最终聚类集合；步骤5：根据最终聚类集合的结果将点云进行标记，组织文件得到点云数据集。