포인트 클라우드 신경망 의 처리 를 통해 , 물체 의 포인트 클라우드 데이터 에서 의 각 포인트 는 모두 하나 의 대응 하 는 예측 벡터 를 가지 며 , 각 예측 벡터 에 는 , 상기 포인트 가 속하 는 물체 의 위치 의 예측 값 및 자세 각도 의 예측 값 을 포함 한다 . 상이 한 물체 의 자세 는 공간 에서 반드시 겹치 지 않 으므로 , 상이 한 물체 에 속하 는 포인트 가 획득 한 예측 벡터 는 비교 적 큰 차이 를 가지 고 , 동일 한 물체 에 속하 는 포인트 가 획득 한 예측 벡터 는 기본 적 으로 동일 하 며 , 이 와 관련 하 여 , 상기 적어도 하나 의 포인트 가 속하 는 물체 의 예측 된 자세 및 클러스터 링 처리 방법 에 기반 하 여 물체 의 포인트 클라우드 데이터 에서 의 포인트 에 대해 분할 을 수행 하 여 , 상응 하 는 클러스터 링 세트 를 획득 한다 . 하나 의 가능 한 구현 형태 에 있 어서 , 상기 물체 의 포인트 클라우드 데이터 로부터 임의 의 하나 의 포인트 를 취하 여 제 1 포인트 로 사용 하 며 ; 제 1 포인트 를 구 의 중심 으로 하 고 , 제 2 기 설정 값 을 반경 으로 하 여 , 제 1 조정 될 클러스터 링 세트 를 구성 하 며 ; 상기 제 1 포인트 를 시작점 으로 하 고 , 상기 제 1 조정 될 클러스터 링 세트 에서 상기 제 1 포인트 를 제외 한 포인트 를 종료 점 으로 하 여 , 제 1 벡터 를 획득 하 고 , 상기 제 1 벡터 를 합산 하 여 제 2 벡터 를 획득 하 며 ; 상기 제 2 벡터 의 모듈 러스 가 임계 값 보다 작 거나 같 으면 , 상기 제 1 조정 될 클러스터 링 세트 를 상기 클러스터 링 세트 로 사용 하 며 ; 상기 제 2 벡터 의 모듈 러스 가 임계 값 보다 크 면 , 제 1 포인트 를 상기 제 2 벡터 에 따라 이동하 여 , 제 2 포인트 를 획득 하 며 ; 제 2 포인트 를 구 의 중심 으로 하 고 , 상기 제 2 기 설정 값 을 반경 으로 하 여 , 제 2 조정 될 클러스터 링 세트 를 구성 하 며 ; 제 3 벡터 를 합산 하 여 제 4 벡터 를 획득 하 고 , 여기 서 , 상기 제 3 벡터 의 시작점 은 상기 제 2 포인트 이 고 , 상기 제 3 벡터 의 종료 점 은 상기 제 2 조정 될 클러스터 링 세트 에서 상기 제 2 포인트 제외 한 포인트 이 며 ; 상기 제 4 벡터 의 모듈 러스 가 임계 값 보다 작 거나 같 으면 , 상기 제 2 조정 될 컬러 스터링 세트 를 클러스터 링 세트 로 사용 하 며 ; 상기 제 4 벡터 의 모듈 러스 가 상기 임계 값 보다 크 면 , 새로 구성 된 조정 될 클러스터 링 세트 에서 구 의 중심 을 제외 한 포인트 에서 구 의 중심 까지 의 벡터 의 합의 모듈 러스 가 상기 임계 값 도 다 작 거나 같 을 때 까지 , 상기 제 2 조정 될 클러스터 링 세트 를 구성 하 는 단계 를 반복 하 고 , 상기 조정 될 클러스터 링 세트 를 상기 클러스터 링 세트 로 사용 한다 . 상기 클러스터 링 처리 를 통해 , 적어도 하나 의 클러스터 링 세트 를 획득 하 고 , 각 클러스터 링 세트 는 모두 하나 의 구 의 중심 을 가지 며 , 임의 의 두 개 의 구 의 중심 사이 의 거리 가 임계 값 보다 작 으면 , 상기 두 개 의 구 의 중심 에 대응 하 는 클러스터 링 세트 를 하나 의 클러스터 링 세트 로 병합 한다 .