学习点云邻域信息的三维物体形状补全
3D object shape completion under learning point cloud neighborhood information
河北工程大学 机械与装备工程学院, 河北 邯郸 056000
摘要
在现实世界中，点云数据的采集方式有激光雷达、双目相机和深度相机，但是在机器人采集过程中由于设备分辨率、周围环境等因素的影响，收集到的点云数据通常是非完整的。为了解决物体形状缺失的问题，提出了一种使用局部邻域信息的三维物体形状自动补全的网络架构。该架构包括点云特征提取网络模块和点云生成网络模块，输入为缺失的点云形状，输出为缺失部分的点云形状，将输入与输出点云形状进行合并完成物体的形状补全。采用倒角距离和测地距离进行评估，实验结果表明，在ShapeNet数据集上，平均倒角距离和平均测地距离均小于多层感知机特征提取网络与PCN网络的值，两值分别为0.000 84和0.028。对于现实中扫描的点云数据进行补全处理也达到了预期效果，说明该网络有较强的泛化性，可以修复不同类别的物体。
基金项目
河北省高校科技攻关项目(ZD2018207)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0383
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1586-1589
文章编号: 1001-3695(2022)05-052-1586-04
发布历史
[2021-11-22] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
张京军, 郑灿, 高瑞贞. 学习点云邻域信息的三维物体形状补全 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1586-1589. (Zhang Jingjun, Zheng Can, Gao Ruizhen. 3D object shape completion under learning point cloud neighborhood information [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1586-1589. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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