[发明专利]多阶段深度学习的点云超分辨率方法、系统及电子设备在审
| 申请号： | 202310232175.4 | 申请日： | 2023-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN116342387A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 柏正尧;李泽锴 | 申请（专利权）人： | 云南大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 赵兴华 |
| 地址： | 650091*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多阶段深度学习的点云超分辨率方法、系统及电子设备，涉及计算机视觉中的点云超分辨率领域，该方法包括将稀疏点云数据输入至基于Transformer架构多阶段深度学习的点云超分辨率网络中，得到精细化密集点云数据；点云超分辨率网络包括：提取稀疏点云数据的高级语义特征信息，生成初步粗糙密集点云；根据稀疏点云数据的高级语义特征信息和初步粗糙密集点云的高级语义特征信息，生成点云细节结构特征信息；根据点云细节结构特征信息生成点云坐标偏移量；将点云坐标偏移量和初步粗糙密集点云的空间坐标相加，得到精细化密集点云数据。本发明在点云超分辨率网络各个模块相互协作下，更高质量的提升了输入点云的分辨率。 | ||
| 搜索关键词： | 阶段 深度 学习 点云超 分辨率 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
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