基于条件扩散模型的多层级特征聚合点云补全方法和装置

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于条件扩散模型的多层级特征聚合点云补全方法和装置
申请号:CN202511125803
申请日期:2025-08-12
公开号:CN121010521A
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本申请提供了一种基于条件扩散模型的多层级特征聚合点云补全方法和装置,涉及物联网无线感知技术领域,旨在解决波雷达采集的三维物体点云数据稀疏、物体轮廓不完整的问题。所述方法包括:获取雷达针对目标物体采集的原始点云;将所述原始点云输入条件特征提取模块进行多层级特征提取,得到多层级条件特征,所述多层级条件特征用于引导去噪模块进行点云补全;将随机生成的噪声点云输入所述去噪模块,与所述多层级条件特征分层融合进行点云补全,得到三维结构完整的点云;其中,所述点云补全包括对所述目标物体的形状和细节进行补全。
技术关键词
特征提取模块 层级 多层感知机层 三维结构 上采样 补全方法 三维物体点云数据 物联网无线感知 噪声 分层 输出特征 补全装置 雷达 查询算法 物体轮廓 插值算法 采样方法
系统为您推荐了相关专利信息
文本语义分析 语句 意图识别方法 唯一性 文本数据处理技术
三维语义地图 状态转换时间 状态转换概率 语义关联度 上下文特征
区域特征提取 检索图像 服务系统 指数 拉普拉斯
自动监测系统 高速公路高边坡 风险评估模型 深度学习训练 特征提取模块
缺陷检测方法 焊缝特征 焊缝缺陷检测 跨层特征 数据集构建方法