本章将介绍点云三维重建和语义分割的概念和发展历程,并探讨其在现实场景中的应用。其中主要包括点云三维重建技术的基本概念、点云配准、网格重建、点云分割和分类、点云地图构建等方面。 第三章:基于深度学习的语义分割算法综述 本章将综述近年来基于深度学习的语义分割算法的研究现状和发展方向。其中主要包括基于卷积...
点云三维重建特征多样性联合损失优化单张图像三维重建目的是从图像中还原目标三维形状结构和纹理.近年来,点云描述三维重建方式以其可变性和伸缩性得到广泛研究.伴随着深度学习发展,围绕深度学习的单张图像三维点云重建研究便是一项较有意义且极具挑战的工作.当前点云三维重建工作面临特征单一性和角度差异性的问题,本文...
一种基于深度学习的三维点云重建技术修正斜光轴的方法,具体步骤为:步骤一:图像采集;步骤二:深度估计,使用多目深度估计网络从给定的照片中估计深度信息,将照片转换为三维点云,得到深度图;步骤三:点云生成,基于深度学习估计的深度图,使用对抗网络的点云生成器的深度学习方法将照片转换为点云表示;步骤四:构建卷积神经网...
专利权项:1.一种基于LGSDF深度学习模型的农场点云三维重建方法,其特征在于,主要包括如下步骤:S1、采集数据,获取点云数据;S2、对点云数据进行统计滤波和均值滤波预处理,获取点云数据集;S3、通过改进DeepSDF模型构建LGSDF深度学习模型;LGSDF深度学习模型采用PointNet网络进行点云特征提取,并增加了局部解码操作;网络通过三...
技术修正斜光轴的方法,具体步骤为:步骤一:图像采集;步骤二:深度估计,使用多目深度估计网络从给定的照片中估计深度信息,将照片转换为三维点云,得到深度图;步骤三:点云生成,基于深度学习估计的深度图,使用对抗网络的点云生成器的深度学习方法将照片转换为点云表示;步骤四:构建卷积神经网络模型;步骤五:三维点云重建...
在三维点云重建过程中,由于点云固有的稀疏性和不规则性,使得重建结果不佳,因此在重建之前需要对点云进行整合处理.提出了一种基于深度学习的三维点云整合方法,将输入点云分为局部小块,使用PointNet++特征嵌入模块学习每个点的多级特征,运用PU-Net数据驱动的方法,将多级特征上采样扩展为点集,并给出三维点坐标和点到边...
本发明提供一种基于深度学习的点云数据三维重建方法和系统,包括:步骤1,针对被扫描物体,利用三维激光扫描仪从多个不同的角度进行多次扫描,得到对于同一个待扫描物体的多幅点云数据;步骤2,对采集的多幅点云数据进行预处理,包括去除离散点和将噪声点恢复到正确的位置上;步骤3,对于任意两幅点云数据,根据源点云和目标...
深度学习点云重建数据集在三维点云重建过程中,由于点云固有的稀疏性和不规则性,使得重建结果不佳,因此在重建之前需要对点云进行整合处理.提出了一种基于深度学习的三维点云整合方法,将输入点云分为局部小块,使用PointNet++特征嵌入模块学习每个点的多级特征,运用PU-Net数据驱动的方法,将多级特征上采样扩展为点集,并...
一种基于深度学习的三维点云重建方法 本发明公开了一种基于深度学习的三维点云重建方法,包括:点云预测器根据输入的潜在特征表示,预测出三维点云的坐标信息;每个分支以对应特征编码器输出的潜在特征表示作为输入,学习结合了其他分支信息的互补特征;通过应用跨视图交互单元,每个稀疏点云重建子网... 雷建军,宋嘉慧,彭勃,...