[发明专利]一种基于生成对抗网络的激光点云上色方法和装置

权利要求书

1.一种基于生成对抗网络的激光点云上色方法，其特征在于，包括：

获取样本集；其中，所述样本集包括激光点云以及彩色点云；

输入所述激光点云至生成对抗网络中的生成网络，得到对应的第一上色点云，通过生成对抗网络中的判别网络判别所述第一上色点云为真的概率，确定所述生成网络的损失函数值；

通过所述判别网络判别所述彩色点云为真的概率，结合所判别的所述第一上色点云为真的概率，确定所述判别网络的损失函数值；

根据反向传递方式，分别最小化所述生成网络和所述判别网络的损失函数值，以迭代更新所述生成网络以及所述判别网络的参数，得到训练后的网络模型；

基于训练后的所述网络模型，对待上色激光点云进行上色和判别，得到对应的上色点云。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述判别网路判别所述第一上色点云为真的概率包括：

通过所述判别网络，对所述第一上色点云进行点云位置以及颜色属性切分，以提取所述第一上色点云的几何特征以及颜色特征，判别所述颜色特征在所述几何特征下为真的概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述判别网络，对所述第一上色点云进行点云位置以及颜色属性切分，以提取所述第一上色点云的几何特征以及颜色特征，还包括：

根据预定几何变换方式，对所述第一上色点云的点云位置进行坐标变换，以提取坐标变换后所述第一上色点云的几何特征；以及

根据预定属性变换方式，对所述第一上色点云的颜色属性进行属性变换，以提取属性变换后所述第一上色点云的颜色特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，迭代更新所述生成网络以及所述判别网络的参数，包括：

当所述生成网络的参数更新迭代次数达到第一预定次数阈值时，停止对所述生成网络的参数更新；和

当所述判别网络的参数更新迭代次数达到第二预定次数阈值时，停止对所述判别网络的参数更新。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本集，还包括：

对所述样本集中的样本进行噪声预处理，剔除目标点被遮挡的样本；其中，所述样本包括所述激光点云和所述彩色点云；和/或

分析所述样本集中样本的点云数量，对点云数量低于预定点云量阈值的样本进行数据增强预处理；和/或

获取所述样本集中样本的点云位置，去除样本中点云位置超出预定点云位置阈值的点云。

6.一种基于生成对抗网络的激光点云上色装置，其特征在于，包括：

样本获取模块，用于获取样本集；其中，所述样本集包括激光点云以及彩色点云；

网络训练模块，用于输入所述激光点云至生成对抗网络中的生成网络，得到对应的第一上色点云，通过生成对抗网络中的判别网络判别所述第一上色点云为真的概率，确定所述生成网络的损失函数值；

通过所述判别网络判别所述彩色点云为真的概率，结合所判别的所述第一上色点云为真的概率，确定所述判别网络的损失函数值；

根据反向传递方式，分别最小化所述生成网络和所述判别网络的损失函数值，以迭代更新所述生成网络以及所述判别网络的参数，得到训练后的网络模型；

点云上色模块，用于基于训练后的所述网络模型，对待上色激光点云进行上色和判别，得到对应的上色点云。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述网络训练模块，用于：

通过所述判别网络，对所述第一上色点云进行点云位置以及颜色属性切分，以提取所述第一上色点云的几何特征以及颜色特征，判别所述颜色特征在所述几何特征下为真的概率。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述网络训练模块，还用于：

根据预定几何变换方式，对所述第一上色点云的点云位置进行坐标变换，以提取坐标变换后所述第一上色点云的几何特征；以及

根据预定属性变换方式，对所述第一上色点云的颜色属性进行属性变换，以提取属性变换后所述第一上色点云的颜色特征。