[发明专利]基于点云-体素聚合网络模型的语义场景补全方法及系统在审
| 申请号： | 202110422598.3 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113850270A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 陈小康;唐嘉祥;王靖博;曾钢 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于点云‑体素聚合网络模型的语义场景补全方法，建立点云‑体素聚合网络模型作为三维图像语义场景补全深度神经网络模型，包括点云‑体素双路编码器和以语义传播模块为基本单元构成的解码器；点云‑体素双路编码器以点云模型作为主干，使用浅层的三位卷积神经网络作为体素分支，将二维单目深度图像转换为三维点云，提取点云与体素两种数据模态中互补的特征，并对特征进行融合；且保留稠密体素中的局部结构特征；再通过解码器对提取特征逐层上采样，恢复三维场景的几何结构以及语义信息，最终对应到体素中得到三维场景的结构与语义。本发明方法能够高效且准确地完成语义场景补全任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 聚合 网络 模型 语义 场景 方法 系统 | ||
【主权项】：
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