[发明专利]一种基于深度学习的点云补全方法在审
| 申请号： | 202110440881.9 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113205104A | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 高放;石蓬勃;王家宝;孙晴艺;殷林飞;李勇;双丰 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 45117 | 代理人： | 黎华艳;裴康明 |
| 地址： | 530000 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的点云补全方法，该方法包括：对原始点云集进行预处理；构建编解码器网络；将预处理后的点云数据输入编码器中获取输入点云的特征向量；将输入点云的特征向量输入解码器得到缺失部分点云；将缺失部分点云与输入残缺点云拼接得到完整的补全点云；设置损失函数，优化网络，得到最终优化输出结果。本发明通过添加局部特征编码器、直接生成缺失部分的补全方法和三种损失函数的构建，使补全的点云既有明显的局部细节又能保留原始点云原有的几何和语义信息，从而有效提升网络的补全精度。将补全后的点云输入PointNet网络进行分类，得到高精度的分类结果也证实了该发明有优秀的补全效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 点云补全 方法 | ||
【主权项】：
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