[发明专利]一种基于FPFH特征和深度神经网络的点云超分辨率方法在审
| 申请号： | 202210741028.5 | 申请日： | 2022-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN115018710A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 李春国;陆敬奔;杨绿溪 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 唐少群 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FPFH特征和深度神经网络的点云超分辨率方法，包括：获取公开点云超分辨率数据集，构建训练集、验证集，并做归一化处理；估计低分辨率点云的法向量，使用估计的法向量计算点云的FPFH特征；构建一个基于密集连接1×1卷积核卷积神经网络、k近邻图和特征扩充的深度神经网络；将低分辨率点云的坐标和FPFH特征输入神经网络，联合对应样本的高分辨率点云，以监督学习的方式训练神经网络，输出得到高分辨率点云；在测试集上评估网络模型的超分辨率性能。本发明设计的神经网络可以动态设置网络参数量，算法可以关注更多的表面几何信息，生成的高分辨率点云距离真实点云分布更近，超分辨率效果优于主流方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fpfh 特征 深度 神经网络 点云超 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
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