[发明专利]一种基于深度学习和体素的三维点云补全方法在审
| 申请号： | 202110303157.1 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN112927359A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 周诚;马常风;郭延文;过洁 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T3/40;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/46 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和体素的三维点云补全方法，包括以下步骤：步骤1：采集不同类别的原始物体模型；步骤2：对原始物体模型进行预处理，得到残缺点云和完整点云；步骤3：用经过预处理后的残缺点云和完整点云训练体素深度神经网络模型；步骤4：采集待补全的残缺点云并进行预处理；步骤5：根据步骤3得到的训练好的模型用步骤4得到的预处理后的点云作为输入进行点云补全。本方法融合了体素和点云结构的优点，通过使用不同类别的物体点云训练深度学习网络模型，再利用训练好的模型对残缺点云进行补全，得到具有细节的、均匀的、多分辨率的补全结果，解决了传统算法难以解决的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维 点云补全 方法 | ||
【主权项】：
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