[發(fā)明專利]點云超分辨率方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210082353.5
• 申請日: 2022-01-24
• 公開（公告）號: CN114881850A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發(fā)明（設計）人: 張新峰;周昳晨;黃慶明
• 申請（專利權）人: 中國科學院大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T7/70;G06T7/90
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 孔垂超

1.一種點云超分辨率方法，其特征在于，包括：

構建并訓練點云初始超分辨率模型，得到滿足精度閾值的點云超分辨率模型；所述點云初始超分辨率模型包括生成器和判別器；

將待處理點云劃分為分片點云，將所述分片點云輸入所述點云超分辨率模型；

通過所述生成器提取所述分片點云的幾何信息特征和顏色信息特征，并由所述生成器利用所述幾何信息特征和所述顏色信息特征重建超分辨率點云；

通過所述判別器判斷重建的所述超分辨率點云是否達到預設置信度閾值，并輸出達到預設置信度閾值的超分辨率點云。

2.根據(jù)權利要求1所述的點云超分辨率方法，其特征在于，

所述生成器包括并行的點云坐標生成通道和點云顏色生成通道；所述點云坐標生成通道用于提取所述分片點云的幾何信息特征；所述點云顏色生成通道用于提取所述分片點云的顏色信息特征。

3.根據(jù)權利要求2所述的點云超分辨率方法，其特征在于，所述訓練點云初始超分辨率模型，包括：

將訓練集中的點云輸入所述生成器，所述點云坐標生成通道和所述點云顏色生成通道進行連續(xù)兩次上采樣操作，得到預測點云；

計算所述預測點云的預測誤差，根據(jù)所述預測誤差反向更新所述生成器中的參數(shù)，迭代直至所述預測誤差達到預設閾值為止，得到第一次訓練完成的生成器；

將所述訓練集中的點云以及對應的所述預測點云輸入所述判別器以判斷所述預測點云的置信度，根據(jù)置信度判斷結果更新整個所述點云初始超分辨率模型，迭代直至所述置信度達到預設置信度閾值為止。

4.根據(jù)權利要求1所述的點云超分辨率方法，其特征在于，所述訓練點云初始超分辨率模型，包括：使用復合損失作為超分辨率任務訓練損失的一部分以訓練所述點云初始超分辨率模型；其中，所述復合損失包括對抗損失、形狀感知損失和基于幾何位置的顏色損失。

5.根據(jù)權利要求4所述的點云超分辨率方法，其特征在于，所述形狀感知損失包含整體約束和細節(jié)約束；所述整體約束使用EMD計算預測點云和真實點云兩個數(shù)據(jù)分布的距離進行約束；所述細節(jié)約束使用預測點云和真實點云間逐點對的平均距離以及生成點云的密度度量進行約束。

6.根據(jù)權利要求1所述的點云超分辨率方法，其特征在于，所述將待處理點云劃分為分片點云，包括：

將所述待處理點云均勻地劃分為體積相同的小立方體，以所述小立方體為單位進行分片采樣，采樣時以預設重疊率采集相鄰立方體的點，得到所述分片點云。

7.根據(jù)權利要求1所述的點云超分辨率方法，其特征在于，所述通過所述生成器提取所述分片點云的幾何信息特征和顏色信息特征，包括：

通過所述生成器使用基于三維空間k近鄰的圖卷積操作，提取所述分片點云的幾何信息特征和顏色信息特征。

8.一種點云超分辨率裝置，其特征在于，包括：

構建訓練模塊，用于構建并訓練點云初始超分辨率模型，得到滿足精度閾值的點云超分辨率模型；所述點云初始超分辨率模型包括生成器和判別器；

劃分模塊，用于將待處理點云劃分為分片點云，將所述分片點云輸入所述點云超分辨率模型；

重建模塊，用于通過所述生成器提取所述分片點云的幾何信息特征和顏色信息特征，并由所述生成器利用所述幾何信息特征和所述顏色信息特征重建超分辨率點云；

判斷輸出模塊，用于通過所述判別器判斷重建的所述超分辨率點云是否達到預設置信度閾值，并輸出達到預設置信度閾值的超分辨率點云。

9.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序，以實現(xiàn)如權利要求1-7中任一所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行，以實現(xiàn)如權利要求1-7中任一所述的方法。