基于自适应深度学习的点云压缩概率预测方法技术

技术编号:41744116 阅读:49 留言:0更新日期:2024-06-19 13:05
本发明专利技术涉及一种点云数据译码方法,包括:获取点云数据的N叉树表示;确定对与所述树内的当前节点相关联的信息进行熵译码的概率,包括:根据所述树内的所述当前节点的层级,从两个或两个以上预先训练的神经网络中选择神经网络;通过所述选择的神经网络处理与所述当前节点相关的输入数据来获取所述概率;使用所述确定的概率对与所述当前节点相关联的所述信息进行熵译码。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术实施例大体上涉及点云压缩领域。


技术介绍

1、新兴的沉浸式媒体服务能够为客户提供前所未有的体验。以全方位视频和3d点云的形式呈现,客户会感到身临其境、拥有个性化的观看视角,并享受实时充分的交互。沉浸式媒体场景的内容可以是真实场景的拍摄,也可以是虚拟场景的合成。尽管传统的多媒体应用仍然占据主导地位,但是沉浸式媒体独特的沉浸式呈现和消耗方式已经引起人们的极大关注。在不久的将来,预计沉浸式媒体会在视频、游戏、医疗保健和工程等各种领域形成一个巨大的市场。沉浸式媒体技术越来越受到学术界和工业界的关注。在各种新提出的内容类型中,3d点云似乎是最流行的媒体呈现形式之一,这要归功于3d扫描技术的快速发展。

2、另一个重要的革命性领域是机器人感知。动力机器人通常利用大量不同的传感器来感知世界并与世界交互。具体地,3d传感器(例如,lidar传感器和结构光相机)已被证明对于许多类型的机器人(例如,自动驾驶汽车、室内漫游车、机械臂和无人机)至关重要,这是由于它们能够准确地捕获场景的3d几何形状。这些传感器产生大量数据:单个velodynehdl-64lid本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种点云数据译码方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述选择步骤包括:

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述神经网络包括两个或两个以上级联子网络。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所述处理与所述当前节点相关的输入数据包括:向第一子网络输入所述当前节点的上下文信息和/或所述当前节点的父节点和/或相邻节点的上下文信息,其中,所述上下文信息包括空间信息和/或语义信息。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述空间信息包括空间位置信息;所述语义信息包括以下各项中的一项或多...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种点云数据译码方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述选择步骤包括:

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述神经网络包括两个或两个以上级联子网络。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所述处理与所述当前节点相关的输入数据包括:向第一子网络输入所述当前节点的上下文信息和/或所述当前节点的父节点和/或相邻节点的上下文信息,其中,所述上下文信息包括空间信息和/或语义信息。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述空间信息包括空间位置信息;所述语义信息包括以下各项中的一项或多项:父节点占用情况、树层级、空间上相邻节点的子集的占用模式和八分体信息。

6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,还包括:使用所述上下文信息作为第二子网络的输入来确定所述当前节点的一个或多个特征。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:使用一个或多个长短期记忆(longshort-term memory,lstm)网络来确定所述当前节点的一个或多个特征。

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:使用一个或多个多层感知器(multi layer perceptron,mlp)网络来确定所述当前节点的一个或多个特征。

9.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:使用一个或多个卷积神经网络(convolutional neural network,cnn)网络来确定所述当前节点的一个或多个特征。

10.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:使用一个或多个多层感知器(multi layer perceptron,mlp)网络和一个或多个长短期记忆(long short-termmemory,lstm)网络来确定所述当前节点的一个或多个特征,其中,全部所述网络以任意顺序级联。

11.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:使用一个或多个mlp网络、一个或多个lstm网络和一个或多个cnn来确定所述当前节点的一个或多个特征,其中,全部所述网络以任意顺序级联。

12.根据权利要求7至11中任一项所述的方法,其特征在于,还包括:将所述提取的特征分类为与所述树内的所述当前节点相关联的信息的概率。

13.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员:基里尔·谢尔盖耶维奇·米佳金罗曼·伊戈列维奇·切尔尼亚克涂晨曦
申请(专利权)人:华为技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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