【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本申请涉及点云数据处理，尤其涉及一种码率可变的点云压缩方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、三维点云是现实世界数字化的重要表现形式，目前已经被广泛应用于自动驾驶和虚拟现实等领域。目前，随着点云技术的发展，点云的分辨率逐渐提高，进而导致点云的数据量增加，因此如何压缩点云数据，降低点云的数据量是当下急需解决的问题。
2、相关技术中，通常是采用基于神经网络结构的点云压缩框架，实现对点云的压缩，其中，该神经网络结构的点云压缩框架采用的是用卷积神经网络来组成编码器和解码器，然后通过联合优化比特率和失真来训练整个框架，进而实现点云的压缩复原的效果。但是该方法只能在训练好的神经网络模型实现一种压缩码率，为了实现不同压缩率，该方法需要训练多个神经网络模型来满足不同场景的要求，而训练多个神经网络模型需要消耗大量的计算资源，以及占用大量的存储资源，导致资源的消耗高。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种码率可变的点云压缩方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中资源的消耗高的技
【技术保护点】
1.一种码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述码率可变的点云压缩方法包括：
2.如权利要求1所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于所述待压缩点云，通过预设的点云压缩模型和所述点云压缩模型的尺度线性变换模块进行相应所述缩放因子的尺度的点云压缩，得到满足所述需求码率的压缩点云的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于所述点云压缩模型的尺度线性变换模块，对所述点云特征进行相应所述缩放因子的尺度的点云压缩，得到所述待压缩点云的潜在表示的步骤之后，所述方法包括：
4.如权利要求3所述的码率...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述码率可变的点云压缩方法包括：
2.如权利要求1所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于所述待压缩点云，通过预设的点云压缩模型和所述点云压缩模型的尺度线性变换模块进行相应所述缩放因子的尺度的点云压缩，得到满足所述需求码率的压缩点云的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于所述点云压缩模型的尺度线性变换模块，对所述点云特征进行相应所述缩放因子的尺度的点云压缩，得到所述待压缩点云的潜在表示的步骤之后，所述方法包括：
4.如权利要求3所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于预设的第一编码模块，对所述潜在表示进行压缩，得到满足所述需求码率的压缩点云的步骤，包括：
5.如权利要求3所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于所述点云压缩模型的尺度线性变换模块，对所述第一卷积后的点云特征进行相应所述缩放因子的尺度的点云压缩，输出所述潜在表示的第一概率矩阵的步骤之后，所述方法包括：
6.如权利要求5所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于预设的第一编码模块，对所述潜在表示进行压缩，得到满足所述需求码率的压缩点云的步骤，包括：
7.如权利要求3所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于所述点云压缩模型的尺度线性变换模块，对所述卷积后的点云特征进行相应所述缩放因子的尺度的点云压缩，输出所述潜在表示的第一概率矩阵的步骤之后，所述方法包括：
8.如权利要求7所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于预设的第二编码模块，对所述第一概率矩阵进行压缩，得到压缩后的第一概率矩阵的步骤，包括：
9.如权利要求2所述的码率可变的点云压缩方法，其特征在于，所述基于所述点云压缩模型的尺度线性变换模块，对...
【专利技术属性】
技术研发人员：高伟，祁志洋，
申请(专利权)人：北京大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：
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