[發明專利]一種基于曲率距離與硬具體分布的對抗點云生成方法、系統、存儲介質及終端

在審

• 申請號: 202210908876.0
• 申請日: 2022-07-29
• 公開（公告）號: CN115100503A
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 王旭鵬;張梓豪;桑楠;孫博藝;周銀源;蔡木目心
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06V10/82
• 分類號: G06V10/82;G06V10/762;G06V10/44;G06V20/56
• 代理公司: 成都華風專利事務所(普通合伙) 51223
• 代理人: 張巨箭

1.一種基于曲率距離與硬具體分布的對抗點云生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1、獲取點云；

S2、使用神經網絡提取所述點云的特征；

S3、根據提取的特征分別生成擾動和攻擊點，其中，通過生成擾動神經網絡生成擾動，通過硬具體分布生成攻擊點；

S4、將所述擾動施加于所述攻擊點生成對抗點云，其中，使用包含曲率距離的損失函數規約所述對抗點云的生成。

2.根據權利要求1所述的一種基于曲率距離與硬具體分布的對抗點云生成方法，其特征在于，所述步驟S2包括：

S21、隨機采樣點云至1024個點的點云p；

S22、通過1乘1卷積計算所述點云p，得到經過卷積迭代后的特征t，所述特征t計算公式為：t＝1*1conv(p)；

S23、對迭代后的特征t進行最遠距離采樣，并采樣至迭代后的特征t的二分之一數量，得到采樣后的特征t’，所述采樣后的特征t’＝FPS(t)，FPS表示最遠距離采樣；

S24、以采樣后的特征t’為中心，相對于所述迭代后的特征t，使用最近鄰采樣聚類處理采樣后的特征t’，得到聚類后的采樣特征jt；

S25、對聚類后的采樣特征jt中每一個聚類，使用最大值池化計算每一個聚類的特征，得到具有局部特征的點云p’，所述p’＝maxpooling(cluster(jt))；

S26、將具有局部特征的點云p’作為S22的點云，重復S22-S25三次，分別得到點云p”、點云p”’、點云p””；

S27、將所述點云p’、點云p”、點云p”’、點云p””進行拼接，得到最終提取的特征a。

3.根據權利要求2所述的一種基于曲率距離與硬具體分布的對抗點云生成方法，其特征在于，所述步驟S3中根據提取的特征生成擾動，包括：

S31、使用全連接網絡計算最終提取的特征a，得到進一步迭代后的特征；

S32、使用S31中迭代后的特征通過最大池化計算得到擾動offset。

4.根據權利要求2所述的一種基于曲率距離與硬具體分布的對抗點云生成方法，其特征在于，所述步驟S3中根據提取的特征生成攻擊點，包括：

S33、生成參數u和參數β，其中參數u服從0-1的均勻分布，參數β＝0.99，根據如下公式計算生成中間變量t：

t＝(ln(u)+ln(1-u)+ln(a))/β；

S34、根據所述中間變量t與自然對數e，經過如下公式計算得到硬混泥土分布s：

S35、截取s的值生成mask，使用如下公式將s限制在0-1之間：

mask＝min(1，max(0，s))；

S36、根據所述S35生成的mask以及所述S21的點云p生成攻擊點attackpoints：

attackpoints＝mask*p。

5.根據權利要求4所述的一種基于曲率距離與硬具體分布的對抗點云生成方法，其特征在于，所述步驟S4中將所述擾動施加于所述攻擊點生成對抗點云，包括：

使用S32得到的擾動offset、S36得到的攻擊點attackpoints以及所述S21中的點云p，通過如下公式計算生成對抗點云p_a：

p_a＝p+attackpoints*offset。