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1. CN109740628 - Point cloud clustering method, image processing equipment and device with storage function

Office Chine
Numéro de la demande 201811466095.0
Date de la demande 03.12.2018
Numéro de publication 109740628
Date de publication 10.05.2019
Type de publication A
CIB
G06K 9/62
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
Déposants SHENZHEN HUAXUNCHINA TERAHERTZ TECHNOLOGY CO., LTD.
深圳市华讯方舟太赫兹科技有限公司
HUAXUN ARK TECHNOLOGY CO., LTD.
华讯方舟科技有限公司
Inventeurs ZHANG ZHISHENG
张智胜
QI CHUNCHAO
祁春超
Mandataires 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280
Titre
(EN) Point cloud clustering method, image processing equipment and device with storage function
(ZH) 点云聚类方法、图像处理设备及具有存储功能的装置
Abrégé
(EN)
The invention discloses a point cloud clustering method, an image processing equipment and a device with a storage function. The method comprises the following steps of: obtaining first point cloud data, First point cloud data is sampled; obtaining second point cloud data; and clustering the sampled second point cloud data to obtain at least two types of sub-point clouds, judging whether the number of types of the sub-point clouds is greater than one, and if so, dividing data points in the first point cloud data into the corresponding sub-point clouds by taking the at least two types of sub-point clouds as reference data to obtain clustered point cloud data. Therefore, the data size needing to be clustered is reduced through sampling, so that the calculated amount can be reduced, and the clustering speed can be increased.

(ZH)
本申请公开一种点云聚类方法、图像处理设备及具有存储功能的装置,该方法包括:获取第一点云数据,首先将第一点云数据进行采样,得到第二点云数据后,对采样后的第二点云数据进行聚类,得到至少两个类别的子点云,判断该子点云的类别数量是否大于一个,若大于,则以至少两个类别的子点云为基准数据,将第一点云数据中的数据点划分到对应的子点云中,以得到聚类后的点云数据。由此,本申请利用采样将需要进行聚类的数据量减少,从而可以减少计算量,加快聚类速度。

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