一种PointTrack框架下基于窗函数的点云采样方法

摘要

本发明涉及一种PointTrack框架下基于窗函数的点云采样方法，包括以下步骤：步骤S1：获取视频图像帧中所有目标的2D边界框，并输入到神经网络中进行分割，得到对应的前景与背景；步骤S2：根据分割结果对边界框在上下左右四个方向进行扩展，并将扩展后割的结果使用窗函数进行点云采样，分别得到前景和背景相对应的2D点云采样结果；步骤S3：将得到的前景点云进行整合，计算对应的颜色特征向量和形状特征向量，将得到的背景点云进行整合，并计算对应的颜色特征向量、形状特征向量以及类别向量，最终将得到的向量串联输入到PointTrak模型中。本发明能够使用窗函数更好的对点云采样进行控制，可以让采样的点更偏向于反应轮廓信息或者颜色信息，提高PointTrack多目标跟踪效果。