[发明专利]一种基于深度自编码器的点云几何压缩的方法在审
| 申请号： | 201910635630.9 | 申请日： | 2019-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN110349230A | 公开（公告）日： | 2019-10-18 |
| 发明（设计）人： | 李革;晏玮 | 申请（专利权）人： | 北京大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京京万通知识产权代理有限公司 11440 | 代理人： | 万学堂;魏振华 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于深度自编码器的点云几何压缩的方法，包括步骤：(1)点云预处理：收集待压缩的一类点云作为训练集，并将其归一化至单位圆中；(2)点云下采样：对训练集中的点云进行下采样，使得每个点云具有相同的点数m，点云中的每个点具有(x，y，z)三维坐标；使用最远点下采样法，首次随机选择一点，接下来每次都选择距被选择点集最远的点加入到被选择点集中，直至被选择点数满足要求；(3)训练压缩模型：将经过第(2)步下采样后的点云输入到基于深度自编码器的点云几何压缩框架中进行训练；(4)点云的几何压缩：将训练得到的压缩框架运用于此类所有点云的几何压缩。本方法不仅能够获得较好的压缩效果，同时也能更快的适应新的点云种类。 | ||
| 搜索关键词： | 点云 几何压缩 下采样 编码器 压缩 选择点 点数 预处理 三维坐标 随机选择 单位圆 归一化 训练集 最远点 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度自编码器的点云几何压缩的方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)点云预处理：收集待压缩的一类点云作为训练集，并将其归一化至单位圆中；(2)点云下采样：对训练集中的点云进行下采样，使得每个点云具有相同的点数m，点云中的每个点具有(x，y，z)三维坐标，其中，下采样方法使用最远点下采样法，首次随机选择一点，接下来每次都选择与被选择点集距离最远的点加入到被选择点集中，直至被选择点数满足要求；(3)训练压缩模型：将经过第(2)步下采样后的点云输入到基于深度自编码器的点云几何压缩框架中进行训练；(4)点云的几何压缩：将训练得到的压缩框架运用于此类所有点云的几何压缩。
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