[发明专利]基于体素化UNet-Transformer的非刚性三维点云配准方法、系统及终端

摘要

本发明涉及一种基于体素化UNet‑Transformer的非刚性三维点云配准方法、系统及终端，该配准方法首先对UNet‑Transformer网络进行改良得到配准模型，然后对原始点云和目标点云进行网格化处理得到原始体素化网格和目标体素化网格，将原始点云和目标点云分别填充进相应的体素化网格。依次将两个网格分别输入至两组Self‑attention模块以及Cross‑attention模块中，学习自身及彼此的点云特征并输入至深度可分离卷积模块进行迭代处理，利用多尺度融合模块将不同尺度的特征融合至同一层面以得到最终特征，将最终特征运用在原始体素化网格中，并在每个网格中的点都施加向矢量得到配准体素化网格，直至当前的配准体素化网格完成预设轮次的训练周期。该配准方法可有效实现大幅度形变下的非刚性三维点云的配准。