(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210839039.7 (22)申请日 2022.07.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114913330 A (43)申请公布日 2022.08.16 (73)专利权人 中科视语 （北京） 科技有限公司 地址 102300 北京市门头沟区石龙 经济开 发区永安路20号3号楼 A-6193室 (72)发明人 王金桥　赵朝阳　陶满礼　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 李文清 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/42(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/64(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (56)对比文件 CN 113168717 A,2021.07.23 CN 110009029 A,2019.07.12 CN 103020080 A,2013.04.0 3 US 2013251 195 A1,2013.09.26 审查员 张皓静 (54)发明名称 点云部件分割方法、 装置、 电子设备与存储 介质 (57)摘要 本发明涉及计算机技术领域， 提供一种点云 部件分割方法、 装置、 电子设备与存储介质， 该方 法包括： 确定目标对象的目标点云； 基于分割模 型， 对目标点云进行部件分割， 得到目标点云的 部件分割结果； 分割模型基于样 本点云以及样本 点云对应的样本部件分割结果训练得到， 分割模 型基于第一点云中各个点的多尺度融合特征， 预 测各个点所属的部件类别， 并基于各个点所属的 部件类别确定部件分割结果， 第一点云是基于目 标点云构建的第一特征尺度下的点云。 本发明提 供的方法、 装置、 电子设备与存储介质， 实现端到 端的点云部件级分割， 并通过对全局特征关系的 建模， 增强了点云特征的表达能力， 进而提升点 云部件分割精度。 权利要求书2页 说明书11页 附图6页 CN 114913330 B 2022.12.06 CN 114913330 B 1.一种点云部件分割方法， 其特 征在于， 包括： 确定目标对象的目标点云； 基于分割模型， 对所述目标点云进行部件分割， 得到所述目标点云的部件分割结果； 所 述分割模型的输入为所述目标点云， 所述分割模型的输出为所述部件分割结果； 所述分割 模型基于样本点云以及所述样本点云对应的样本部件分割结果训练得到， 所 述分割模型基于第一点云中各个点的多尺度融合特征， 预测所述各个点所属的部件类别， 并基于所述各个点所属的部件类别确定所述部件分割结果， 所述第一点云是基于所述目标 点云构建的第一特 征尺度下的点云； 所述第一点云中任一点的点云特征基于所述第 一点云中任一点的全局特征， 以及第 二 点云中与所述第一点云中任一点距离最近的点的点云特征确定； 所述第二点云是对所述第 一点云进行 下采样得到的第二特 征尺度下的点云； 所述第二点云中任一点的点云特征基于所述第 二点云中任一点的全局特征， 以及第 三 点云中与所述第二点云中任一点距离最近的点的全局特征确定； 所述第三点云是对所述第 二点云进行 下采样得到的第三特 征尺度下的点云； 所述第一特征尺度为 ， 所述第二特征尺度为 ， 所述第三特征尺度为 ， 为下采 样的总次数； 所述第一 点云中任一 点的全局特 征基于如下步骤确定： 基于所述第 一点云中各个点的局部特征， 确定所述第 一点云中任一点与所述各个点之 间的特征相似度； 基于所述第 一点云中任一点与所述各个点之间的特征相似度， 确定所述第 一点云中任 一点的全局特 征。 2.根据权利要求1所述的点云部件分割方法， 其特征在于， 所述第 一点云中各个点的多 尺度融合特 征基于如下步骤确定： 基于所述第一 点云中各个点的点云特 征， 确定所述第一 点云的整体特 征； 将所述各个点的点云特征与 所述整体特征进行融合， 得到所述各个点的多尺度融合特 征。 3.根据权利要求1所述的点云部件分割方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一点云中各 个点的局部特 征， 确定所述第一 点云中任一 点与所述各个点之间的特 征相似度， 包括： 对所述第一点云中所述各个点的局部特征进行特征变换， 得到所述各个点对应的变换 特征； 基于所述任一点与 所述各个点分别对应的变换特征， 确定所述任一点与所述各个点之 间的特征相似度。 4.根据权利要求1所述的点云部件分割方法， 其特征在于， 所述第 一点云中各个点的局 部特征基于如下步骤确定： 确定所述第 一点云中各个点的局部邻域， 所述局部邻域由与 所述各个点距离最近的预 设数量个点组成； 基于所述各个点的局部邻域， 确定所述各个点的局部特 征。 5.一种点云部件分割装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114913330 B 2点云确定单 元， 用于确定目标对象的目标点云； 部件分割单元， 用于基于分割模型， 对所述目标点云进行部件分割， 得到所述目标点云 的部件分割 结果； 所述分割模型 的输入为所述 目标点云， 所述分割模型 的输出为所述部件 分割结果； 所述分割 模型基于样本点云以及所述样本点云对应的样本部件分割结果训练得到， 所 述分割模型基于第一点云中各个点的多尺度融合特征， 预测所述各个点所属的部件类别， 并基于所述各个点所属的部件类别确定所述部件分割结果， 所述第一点云是基于所述目标 点云构建的第一特 征尺度下的点云； 所述第一点云中任一点的点云特征基于所述第 一点云中任一点的全局特征， 以及第 二 点云中与所述第一点云中任一点距离最近的点的点云特征确定； 所述第二点云是对所述第 一点云进行 下采样得到的第二特 征尺度下的点云； 所述第二点云中任一点的点云特征基于所述第 二点云中任一点的全局特征， 以及第 三 点云中与所述第二点云中任一点距离最近的点的全局特征确定； 所述第三点云是对所述第 二点云进行 下采样得到的第三特 征尺度下的点云； 所述第一特征尺度为 ， 所述第二特征尺度为 ， 所述第三特征尺度为 ， 为下采 样的总次数； 所述第一 点云中任一 点的全局特 征基于如下步骤确定： 基于所述第 一点云中各个点的局部特征， 确定所述第 一点云中任一点与所述各个点之 间的特征相似度； 基于所述第 一点云中任一点与所述各个点之间的特征相似度， 确定所述第 一点云中任 一点的全局特 征。 6.一种电子设备， 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4任一项所 述点云部件分割方法。 7.一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4任一项所述 点云部件分割方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114913330 B 3