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申请/专利权人：龙门实验室
摘要：本发明提供一种基于LGSDF深度学习模型的农场点云三维重建方法，该三维重建方法包括如下步骤：采集数据，获取点云数据；对点云数据进行统计滤波和均值滤波预处理，获取点云数据集；通过改进DeepSDF模型构建LGSDF深度学习模型；对LGSDF深度学习模型进行训练优化；结合点云数据集，应用训练好的LGSDF深度学习模型进行三维重建。本发明基于深度学习的隐式曲面重建方法，以提高数据特征提取的信息量为切入点，有效的利用局部上下文结构信息，以提高利用LGSDF模型进行农田场景重建的精度。
主权项：1.一种基于LGSDF深度学习模型的农场点云三维重建方法，其特征在于，主要包括如下步骤：S1、采集数据，获取点云数据；S2、对点云数据进行统计滤波和均值滤波预处理，获取点云数据集；S3、通过改进DeepSDF模型构建LGSDF深度学习模型；LGSDF深度学习模型采用PointNet网络进行点云特征提取，并增加了局部解码操作；网络通过三个卷积层和最大池化层提取全局特征，并使用全连接层输出特征向量；将特征向量和原始点云拼接作为全局解码器的输入，使用8个连续的512维全连接层进行处理，每个全连接层使用Relu激活函数，输出全局特征；全局特征与PointNet提取的特征融合作为局部解码器的输入，完成全局特征和局部特征信息的连接；通过8个512维全连接层进一步处理，输出SDF值和对应的梯度向量；最后，全局解码器通过局部解码器输出的值调整SDF值；S4、对LGSDF深度学习模型进行训练优化；S5、结合点云数据集，应用训练好的LGSDF深度学习模型进行三维重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 龙门实验室 一种基于LGSDF深度学习模型的农场点云三维重建方法
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