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2023-06-17 发布于四川
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一种基于图卷积神经网络模型的点云补全方法.pdf

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本发明属于点云补全技术领域，涉及一种基于图卷积神经网络模型的点云补全方法，该方法首先使用视点删除操作对数据集做预处理；然后提出局部特征融合操作，通过神经网络中可学习的矩阵寻找局部中点之间的对应关系，从而实现点云局部特征的聚合，使得特征提取的过程中既考虑了点自身的信息也结合了邻近点的信息；最后设计了与局部特征融合操作所适配的G‑Net结构，该结构由包含局部特征融合操作的编码器和多阶段预测的解码器两部分组成。该点云补全新方法解决了现有方法中局部特征提取不充分的问题，使编码器提取出了更全面的语义信息并

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113256543 A (43)申请公布日 2021.08.13 (21)申请号 202110410965.8 (22)申请日 2021.04.16 (71)申请人南昌大学地址 33

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