《一種基於深度學習和體素的三維點雲補全方法》是南京大學於2021年3月22日申請的專利，該專利公布號為CN112927359A，專利公布日為2021年6月8日，發明人是周誠、馬常風、郭延文、過潔。
基本介紹
- 中文名：一種基於深度學習和體素的三維點雲補全方法
- 授權公告號：CN112927359A
- 授權公告日：2021年6月8日
- 申請號：2021103031571
- 申請日：2021.03.22
- 申請人：南京大學
- 地址：210046江蘇省南京市棲霞區仙林大道163號
- 發明人：周誠; 馬常風; 郭延文; 過潔
- Int. Cl.：G06T17/00(2006.01)I; G06T3/40(2006.01)I; G06N3/08(2006.01)I; G06N3/04(2006.01)I; G06K9/46(2006.01)I
- 專利代理機構：江蘇聖典律師事務所32237
- 代理人：胡建華
專利摘要
本發明公開了一種基於深度學習和體素的三維點雲補全方法，包括以下步驟：步驟1：採集不同類別的原始物體模型；步驟2：對原始物體模型進行預處理，得到殘缺點雲和完整點雲；步驟3：用經過預處理後的殘缺點雲和完整點雲訓練體素深度神經網路模型；步驟4：採集待補全的殘缺點雲並進行預處理；步驟5：根據步驟3得到的訓練好的模型用步驟4得到的預處理後的點雲作為輸入進行點雲補全。本方法融合了體素和點雲結構的優點，通過使用不同類別的物體點雲訓練深度學習網路模型，再利用訓練好的模型對殘缺點雲進行補全，得到具有細節的、均勻的、多解析度的補全結果，解決了傳統算法難以解決的問題。
