← 返回列表
基于置信度聚合的雷达点云形状补全方法
摘要文本
本发明涉及机器视觉技术领域，具体提供一种基于置信度聚合的雷达点云形状补全方法，具体包括：S1.将残缺点云P输入由SA模块和FP模块构成的残差结构中提取特征信息，并在残差结构中引入置信度聚合单元，用于对特征信息进行信息调节，得到粗糙点云；其中，在置信度聚合单元中添加置信门，用于引导残缺点云P的细节的恢复；S2.将粗糙点云输入打破重组优化模块中先进行打破处理，提升特征的维度，再获取提升维度后的特征的特征置信度；结合特征置信度对残破点云进行融合重组，得到完整点云。该方法中可以补全精准的缺失形状，实现雷达点云目标的残缺形状补全，并且针对点云细节恢复具有良好的效果。
申请人信息
- 申请人:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
- 申请人地址:130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号
- 发明人: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于置信度聚合的雷达点云形状补全方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311515714.1 |
| 申请日 | 2023/11/14 |
| 公告号 | CN117422645A |
| 公开日 | 2024/1/19 |
| IPC主分类号 | G06T5/77 |
| 权利人 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 发明人 | 魏铭; 张耀元; 刘培誉; 聂海涛; 朱明 |
| 地址 | 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号 |
专利主权项内容
1.一种基于置信度聚合的雷达点云形状补全方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.将残缺点云P输入由SA模块和FP模块构成的残差结构中提取特征信息，并在所述残差结构中引入置信度聚合单元，用于对所述特征信息进行信息调节，得到粗糙点云；其中，在所述置信度聚合单元中添加置信门，用于引导所述残缺点云P的细节的恢复；S2.将所述粗糙点云输入打破重组优化模块中先进行打破处理，提升特征的维度，再获取提升维度后的特征的特征置信度；结合所述特征置信度对所述残破点云进行融合重组，得到完整点云。