学习点云邻域信息的三维物体形状补全

张京军; 郑灿; 高瑞贞

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学习点云邻域信息的三维物体形状补全

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在现实世界中,点云数据的采集方式有激光雷达、双目相机和深度相机,但是在机器人采集过程中由于设备分辨率、周围环境等因素的影响,收集到的点云数据通常是非完整的。为了解决物体形状缺失的问题,提出了一种使用局部邻域信息的三维物体形状自动补全的网络架构。该架构包括点云特征提取网络模块和点云生成网络模块,输入为缺失的点云形状,输出为缺失部分的点云形状,将输入与输出点云形状进行合并完成物体的形状补全。采用倒角距离和测地距离进行评估,实验结果表明,在ShapeNet数据集上,平均倒角距离和平均测地距离均小于多层感知机特征提取网络与PCN网络的值,两值分别为0.00084和0.028。对于现实中扫描的点云数据进行补全处理也达到了预期效果,说明该网络有较强的泛化性,可以修复不同类别的物体。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第5期|1586-1589|共4页
作者
张京军; 郑灿; 高瑞贞;
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作者单位

河北工程大学机械与装备工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络计算机;
关键词
计算机视觉; 深度学习; 点云数据; 物体补全;

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