一种车体模型构建方法、装置、电子设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种车体模型构建方法，其特征在于，包括：获取目标车辆的第一可见点云；基于所述第一可见点云计算所述目标车辆的稠密模型以及所述稠密模型的特征；获取所述目标车辆至少一帧的第二可见点云，将所述第二可见点云与所述第一可见点云进行融合，得到所述目标车辆的目标可见点云以及所述目标车辆的不可见点云，所述第一可见点云和第二可见点云分别是从不同角度采集到的所述目标车辆的点云；基于所述不可见点云、目标可见点云以及稠密模型的特征构建目标函数，并对所述目标函数进行优化，得到优化后的稠密模型的特征，以确定优化后的所述稠密模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一可见点云计算所述目标车辆的稠密模型以及所述稠密模型的特征，包括基于预设车体构建模型，将所述第一可见点云进行离散化处理，生成与所述第一可见点云对应的二值立方体；基于所述二值立方体确定与所述二值立方体对应的稠密模型，以确定所述稠密模型与所述第一可见点云的对应关系，所述稠密模型是关于所述稠密模型的特征的函数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标车辆至少一帧的第二可见点云，将所述第二可见点云与所述第一可见点云进行融合，得到所述目标车辆的目标可见点云以及所述目标车辆的不可见点云，包括：基于相机在不同时刻获取的图像确定所述目标车辆的至少一帧的第二可见点云；基于所述相机的位姿对所述第二可见点云与所述第一可见点云进行融合，对所述第一可见点云进行更新，以得到所述目标车辆的目标可见点云以及不可见点云。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述不可见点云、目标可见点云以及稠密模型的特征构建目标函数，包括：基于所述不可见点云计算所述目标车辆的不可见区域与可见区域的比例；基于所述比例、不可见点云、目标可见点云以及稠密模型的特征构建目标函数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标车辆的不可见区域与可见区域的比例按照如下公式计算：其中，i表示x轴坐标，j表示y轴坐标，表示z轴坐标，表示空间坐标为的所述不可见点云，表示所述比例。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标函数按照如下公式计算：其中，i表示x轴坐标，j表示y轴坐标，表示z轴坐标，表示空间坐标为
的所述不可见点云，表示所述比例，表示所述目标函数，表示空间坐标为的所述目标可见点云，表示所述稠密模型，表示所述稠密模型的特征，表示优化后的稠密模型的特征，表示优化后的稠密模型。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述稠密模型与所述第一可见点云的对应关系，结合用于获取所述第一可见点云的相机的位姿，将所述优化后的稠密模型转到世界坐标系，以替换所述目标车辆的第一可见点云。8.一种车体模型构建装置，其特征在于，包括：第一点云获取模块，用于获取目标车辆的第一可见点云；特征计算模块，用于基于所述第一可见点云计算所述目标车辆的稠密模型以及所述稠密模型的特征；点云融合模块，用于获取所述目标车辆至少一帧的第二可见点云，将所述第二可见点云与所述第一可见点云进行融合，得到所述目标车辆的目标可见点云以及所述目标车辆的不可见点云，所述第一可见点云和第二可见点云分别是从不同角度采集到的所述目标车辆的点云；模型优化模块，用于基于所述不可见点云、目标可见点云以及稠密模型的特征构建目标函数，并对所述目标函数进行优化，得到优化后的稠密模型的特征，以确定优化后的所述稠密模型。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-7中任一项所述的车体模型构建方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7中任一项所述的车体模型构建方法。

技术总结
本发明公开了一种车体模型构建方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标车辆的第一可见点云；基于第一可见点云计算目标车辆的稠密模型以及稠密模型的特征；获取目标车辆至少一帧的第二可见点云，将第二可见点云与第一可见点云进行融合，得到目标车辆的目标可见点云以及目标车辆的不可见点云；基于不可见点云、目标可见点云以及稠密模型的特征构建目标函数，并对目标函数进行优化，得到优化后的稠密模型的特征，以确定优化后的稠密模型。本方法考虑到目标车辆的移动，结合多帧点云融合，生成的稠密模型与实际的目标车辆更加相似，提升了车体模型构建的效率。提升了车体模型构建的效率。提升了车体模型构建的效率。


技术研发人员：胡兰 张如高 虞正华
受保护的技术使用者：苏州魔视智能科技有限公司
技术研发日：2022.11.28
技术公布日：2022/12/30