[发明专利]一种基于深度学习的三维点云重建方法有效
| 申请号： | 202110370551.7 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113096239B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 雷建军;宋嘉慧;彭勃;于增瑞 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的三维点云重建方法，包括：点云预测器根据输入的潜在特征表示，预测出三维点云的坐标信息；每个分支以对应特征编码器输出的潜在特征表示作为输入，学习结合了其他分支信息的互补特征；通过应用跨视图交互单元，每个稀疏点云重建子网捕获跨视图的互补信息，反馈给点云预测器生成稀疏点云；构建由多个点云特征提取子网、全局引导的特征学习子网和生成层组成的全局引导的稠密点云重建模块，每个点云特征提取子网由一系列共享权重的多层感知机组成，所述多层感知机从生成的稀疏点云中提取点云特征；采取倒角距离损失作为几何一致性约束，并构建了语义一致性约束来优化稠密点云的生成。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维 重建 方法 | ||
【主权项】：
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