[发明专利]一种点云补全方法、系统及应用

权利要求书

1.一种点云补全方法，其特征在于，所述点云补全方法包括：先构建输入点云先验信息提取单元；再构建中间点云先验信息提取单元；再构建点云精化单元；接着判断输出点云点数是否满足要求，不满足则再次构建点云精化单元直至满足要求；再生成训练集来训练点云补全模型；最后利用训练完成的模型对残缺点云进行补全；

所述构建点云补全模型，包括：将输入点云先验信息提取单元、任意点云补全网络、中间点云先验信息提取单元、级联精化单元依次连接组成点云补全模型；其中任意点云补全网络为具有“编码器－解码器”结构的任意点云补全网络。

2.如权利要求1所述的点云补全方法，其特征在于，所述点云补全方法包括以下步骤：

步骤一，构建输入点云先验信息提取单元；

步骤二，构建中间点云先验信息提取单元；

步骤三，构建点云精化单元；

步骤四，判断输出点云点数是否满足要求；

步骤五，构建点云补全模型；

步骤六，生成训练集，并训练点云补全模型；

步骤七，利用训练完成的模型对残缺点云进行补全。

3.如权利要求2所述的点云补全方法，其特征在于，步骤一中，所述构建输入点云先验信息提取单元，包括：分别搭建针对输入点云的一个镜像变换操作和一个FPS采样操作网络，获得处理后的点云P₁；其中，所述镜像变换操作为将点云在其三维空间中相对于x＝0平面进行对称；所述FPS采样法为最远点采样法，采样点数为128个点。

4.如权利要求2所述的点云补全方法，其特征在于，步骤二中，所述构建中间点云先验信息提取单元，包括：对于任意点云补全网络的输出点云，搭建一个FPS采样操作网络，获得处理后的点云P₂；其中，所述FPS采样点数为256个点。

5.如权利要求2所述的点云补全方法，其特征在于，步骤三中，所述构建点云精化单元，包括：

(1)对于输入精化单元的点云P，将P进行复制两倍得到P′；搭建一个二维网格生成器网络生成的二维网格G，对二维网格G进行复制，复制的倍数为P′中点的个数，并将复制后的每一份都分别附加在一个点的后面；

(2)将提取到的点云全局特征f也复制相同的倍数，并将复制后的每一份都分别附加在一个点的后面，最后得到点特征F；搭建一组权值感知机，将点特征通过感知机得到点特征F′；将P′与F′对应相加得到输出点云P″；其中假设输入至点云精化单元的点云P中有N个点，则P∈R^N×3，精化单元能完成对输入点云两倍的上采样；

(3)输出点云中有N′个点，则N′＝2N，那么复制后的点云和输出点云均有P′，P″∈R^N′×3；通过在[-0.2,0.2]区间中均匀生成二维网格G，即G∈R^1×2，并将G复制N′倍附加在P′中每个点之后；提取的点云全局特征f为1024维，即f∈R^1×1024，并将f复制N′倍附加在P′中每个点之后，得到点特征F，此时F∈R^N′×1029；

(4)将点特征通过三层维度分别为512、512、3的权值感知机，得到经过感知机降维后的点特征F′，其中F′∈R^N′×3；再将经过权值感知机处理后的点特征F′与经过复制后得到的输入点云进行相加便可得到经过一次精化后的输出点云P″，公式为：

P″＝P′+F′；

若将整个精化单元看成一个对复制点云的一个自动处理函数f(·)，则整个精化单元的公式为：

P″＝P′+f(P′)；

其中，P″∈R^N′×3，整个精化单元视为对复制后的点云P′的坐标偏移的预测。