[发明专利]一种深度学习自适应特征维度的点云几何编码方法及系统有效
| 申请号： | 202110854530.2 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113573060B | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 郑明魁;王适;林育芳;郭梦溪;王泽峰 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | H04N19/13 | 分类号： | H04N19/13;H04N19/124;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈鼎桂;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种深度学习自适应特征维度的点云几何编码方法，首先，把一帧点云分块，对分块的点云进行体素化。然后，使用自编码器的编码器把点云映射为N*8*8*8的特征系数，计算不同N时，使用解码器重建点云的均方误差与码率之间构成的代价函数,求解使得代价函数最小时对应的特征维度，输出此时对应的比特流。再而，使用解码器重建点云。最后，根据重建的点云和最小值还原真实的块点云。对输出的每一块点云融合得到解码点云。本发明优化点云的失真和码率的大小，能够快速获取最佳特征维度，进一步提高点云压缩效率及质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 自适应 特征 维度 几何 编码 方法 系统 | ||
【主权项】：
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