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申请/专利权人:魔视智能科技(武汉)有限公司
摘要:本发明涉及人工智能技术领域,公开了稠密点云估计方法、装置、计算机设备以及存储介质,其中,该方法包括:获取目标车辆的摄像装置采集到的环境图像帧序列,并识别环境图像帧序列中的环境车辆,得到识别结果;基于识别结果,确定环境车辆的第一位姿信息;识别目标车辆在相邻图像帧中对应的第二位姿信息,并根据第一位姿信息以及第二位姿信息确定环境车辆的点云数据;根据第一位姿信息、第二位姿信息以及点云数据构建目标函数,以输出满足约束条件的环境车辆的稠密点云。本发明可以基于摄像装置采集到的环境图像帧序列实现了对环境车辆的稠密点云重建,降低了4d标注的成本。
主权项:1.一种稠密点云估计方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标车辆的摄像装置采集到的环境图像帧序列,并识别所述环境图像帧序列中的环境车辆,得到识别结果;基于所述识别结果,确定所述环境车辆的第一位姿信息,其中,所述第一位姿信息用于指示所述环境车辆在所述环境图像帧序列的相邻图像帧中对应的位姿信息;识别所述目标车辆在所述相邻图像帧中对应的第二位姿信息,并根据所述第一位姿信息以及所述第二位姿信息确定所述环境车辆的点云数据,其中,所述根据所述第一位姿信息以及所述第二位姿信息确定所述环境车辆的点云数据,包括:基于所述摄像装置对应的外参数,预估所述环境车辆的二维点云在所述相邻图像帧所对应时刻的三维坐标,其中,所述外参数用于指示所述摄像装置的坐标系与所述目标车辆的坐标系之间的旋转与平移关系的参数;基于所述第一位姿信息、第二位姿信息以及所述三维坐标,对所述二维点云进行反投影,得到三维的点云数据;根据所述第一位姿信息、第二位姿信息以及所述点云数据构建目标函数,以输出满足约束条件的所述环境车辆的稠密点云,其中,所述根据所述第一位姿信息、第二位姿信息以及所述点云数据构建目标函数,包括:获取所述的相邻图像帧中的环境点云;将所述环境点云、第一位姿信息、第二位姿信息以及所述点云数据作为决策变量,并确定所述决策变量对应的约束条件;基于所述决策变量与约束条件,构建目标函数。
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