一种基于WGAN的无监督多视角三维点云联合配准方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110165409.9
IPC分类号：G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-02-06
申请人：
湖南大学

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著录项信息

专利名称	一种基于WGAN的无监督多视角三维点云联合配准方法
申请号	CN202110165409.9	申请日期	2021-02-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-25	公开/公告号	CN112837356A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/33 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/20 运动分析（数字视频信号的编解码或解压缩的运动估计入H04N 19/43，H04N 19/51）〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/33 使用基于特征的方法〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;3;3;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	湖南大学	申请人地址	湖南省长沙市岳麓区麓山南2号湖南大学电气与信息工程学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湖南大学	当前权利人	湖南大学
发明人	王耀南;彭伟星;张辉;毛建旭;朱青;刘敏;赵佳文;江一鸣;吴昊天
代理机构	长沙市护航专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	莫晓齐

摘要

本发明提供了一种基于WGAN的无监督多视角三维点云联合配准方法包括如下步骤：步骤S1、获取不同视角的点云；步骤S1、对所有视角的点云进行下采样；步骤S3、从标准模型中采样；步骤S4、对多视角点云联合配准WGAN的生成器网络进行训练；步骤S5、对多视角点云联合配准WGAN的判别器网络进行训练；步骤S6、判断是否终止训练：设定生成器和判别器训练的次数均为M次，若达到M次则终止训练，若未达到M次则回到步骤S4。本发明设计了一种多视角点云配准网络生成点云模型，相较于传统的配准方法，具有对初始化更强的鲁棒性，有利于在生产线上实时运行，既不存在视角偏置，也不存在累计误差。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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