[发明专利]基于深度学习多统计量的三维点云数据降噪处理方法及系统在审
| 申请号： | 202211685608.3 | 申请日： | 2022-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN116071495A | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 官恺;李志勇;金飞;张昊;牛泽璇;张朝阳;赵亚鹏;杨苗苗;袁海军;刘雅祺;李志鹏;杨帆 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军61363部队 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习多统计量的三维点云数据降噪处理方法及系统，通过构建用于利用噪声向量来表示空间点位置噪声的降噪网络并对降噪网络进行训练优化；将待处理噪声点云输入至训练后的降噪网络，利用降噪网络并在噪声向量方向上按预设步长系数来更新噪声向量坐标，以通过迭代方式来消除待处理噪声点云中的噪声。本发明在深度学习降噪过程中通过数据拟合分布并根据分布确定数据统计量来进行降噪处理，基于深度学习方式实现点云降噪，将人工先验的特征统计量与深度学习基于数据驱动的后验特征相结合，利用多统计量降噪网络来实现对点云数据的有效降噪，能够有效提高点云数据降噪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 统计 三维 数据 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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