【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算视觉，尤其涉及基于生成对抗网络逆映射技术的点云动态上采样方法。
技术介绍
1、随着计算机视觉技术的飞速发展，点云数据作为三维空间信息的重要表达形式，已广泛应用于自动驾驶、3d建模、机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域。然而，点云数据的稀疏性和不规则性仍然是阻碍其在高精度感知任务中进一步推广应用的主要难题。稀疏点云通常表现为采样密度较低、空间分布不均以及细节缺失，这对点云的完整性和几何特性表达提出了更高要求。
2、稀疏点云的存在对数据处理和分析的效果造成了显著影响。例如，在自动驾驶场景中，稀疏点云难以完整表达物体表面的复杂几何结构，从而影响环境感知和物体检测的精度；在三维重建任务中，稀疏点云的分布不均会导致重建结果细节缺失，增加了对复杂几何形状的还原难度。因此，如何高效地提升稀疏点云的分辨率、分布均匀性，以及几何一致性成为亟待解决的关键问题。
3、目前点云上采样技术被视为解决稀疏点云问题的重要手段。传统的几何插值方法，例如样条插值和最短路径插值，通过对点云数据进行曲线或曲面拟合生成新点。这类方法计...
【技术保护点】
1.基于生成对抗网络逆映射技术的点云动态上采样方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于生成对抗网络逆映射技术的点云动态上采样方法，其特征在于，在第l-1级上采样处理过程中，所述对潜在空间特征进行潜在空间动态优化处理获得优化潜在向量，包括：
3.如权利要求1或2所述的基于生成对抗网络逆映射技术的点云动态上采样方法，其特征在于，所述将待处理点云输入预先训练好的点云动态上采样模型，获得上采样点云，包括：
4.如权利要求3所述的基于生成对抗网络逆映射技术的点云动态上采样方法，其特征在于，所述混合采样参数在点云动态上采样模型训练中
<...【技术特征摘要】
1.基于生成对抗网络逆映射技术的点云动态上采样方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于生成对抗网络逆映射技术的点云动态上采样方法，其特征在于，在第l-1级上采样处理过程中，所述对潜在空间特征进行潜在空间动态优化处理获得优化潜在向量，包括：
3.如权利要求1或2所述的基于生成对抗网络逆映射技术的点云动态上采样方法，其特征在于，所述将待处理点云输入预先训练好的点云动态上采样模型，获得上采样点云，包括：
4.如权利要求3所述的基于生成对抗网络逆映射技术的点云动态上采样方法，其特征在于，所述混合采样参数在点云动态上采样模型训练中学习获得。
5.如权利要求1或2或4所述的基于生成对抗网络逆...
【专利技术属性】
技术研发人员：边庆国，杨正益，石锐，王雅琪，甘丽丽，张鲜，李进，李顺，安昕彦，陈易强，谢子旺，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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