[发明专利]一种基于深度学习的树木点云补全方法在审
| 申请号： | 202210107549.5 | 申请日： | 2022-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN114491697A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 胡少军;陆乐园;李原浩 | 申请（专利权）人： | 西北农林科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/10 | 分类号： | G06F30/10;G06T17/00 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 张举 |
| 地址： | 712100 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的树木点云补全方法，本方法为缺失点云预测和补全结果优化两个阶段。在预测阶段我们使用端到端的神经网络，通过给定残缺树木点云预测缺失的部分。在此阶段仅预测缺失部分的点云，保持输入点云不变。但预测结果存在与输入点云融合不好的现象。为此，我们采用点云优化网络对预测结果和原始输入做进一步的处理，以优化总体分布。我们的结果表明，针对残缺树木点云补全，预测网络和优化网络的组合取得了较好的效果。具有补全效率高、形态真实、适用范围广的特点。本发明为避免由于体素化带来的的高存储成本和几何信息的丢失，在原始点云上构建并运行网络，能够对残缺的树木点云有效修补。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 树木 点云补全 方法 | ||
【主权项】：
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