[发明专利]一种基于图卷积神经网络模型的点云补全方法在审
| 申请号： | 202110410965.8 | 申请日： | 2021-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN113256543A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 邹艳妮;张怡睿;徐嘉伯;刘小平;刘捷 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 袁红梅 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于点云补全技术领域，涉及一种基于图卷积神经网络模型的点云补全方法，该方法首先使用视点删除操作对数据集做预处理；然后提出局部特征融合操作，通过神经网络中可学习的矩阵寻找局部中点之间的对应关系，从而实现点云局部特征的聚合，使得特征提取的过程中既考虑了点自身的信息也结合了邻近点的信息；最后设计了与局部特征融合操作所适配的G‑Net结构，该结构由包含局部特征融合操作的编码器和多阶段预测的解码器两部分组成。该点云补全新方法解决了现有方法中局部特征提取不充分的问题，使编码器提取出了更全面的语义信息并以此促进解码器更好的关注局部细节，进而提高了点云补全的精准度，实现了高细节的点云补全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 模型 点云补全 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南昌大学，未经南昌大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110410965.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种月壤水冰极端低温物性测试装置
- 下一篇：一种聚α-烯烃基础油的制备方法
