[发明专利]一种基于块划分和深度学习的点云几何压缩方法在审
| 申请号： | 202110947297.2 | 申请日： | 2021-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN113808224A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 高攀;游康 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王安琪 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于块划分和深度学习的点云几何压缩方法，包括如下步骤：(1)使用最远点采样FPS和K近邻KNN操作对点云分块；(2)将步骤(1)中得到的S个点云块依次作为自编码器中编码器的输入，S个块经过编码器的压缩后得到S个低维特征向量，将低维特征向量量化后，与步骤(1)中采样得到的S个结构点的坐标拼接为点云的最终隐层表示；(3)将点云的最终隐层表示进行熵编码形成最终比特流，并将其传输到解码端；(4)解码端获取到传送来的比特流，将其熵解码为S个低维特征向量和S个结构点坐标。本发明能够实现更佳的点云压缩效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 划分 深度 学习 几何 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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