发明专利已授权

一种基于图卷积网络的点云压缩方法

📄 申请号：CN202411083106.2 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2024-08-08

公开号

CN118632027B

公开日

2024-10-29

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04N19_597

IPC 分类号

H04N19_597 , H04N19_85 , H04N19_91 , G06V10_82 , G06N3_042 , G06N3_0442 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_0499 , G06N3_08 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

图卷积网络图卷积网络点云压缩深度学习

应用场景

自动驾驶, 三维重建, 虚拟现实, 增强现实, 遥感测绘

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摘要

本发明公开了一种基于图卷积网络的点云压缩方法，涉及点云压缩技术领域，包括：编码器接收原始点云，利用最远点采样实现全局均匀采样，利用图卷积网络实现局部密度采样，按比例选择全局均匀采样后的点云和局部密度采样后的点云，获得下采样后的点云，再使用边缘卷积、点变压器和注意力机制分别进行动态特征学习和融合获得融合特征；熵瓶颈层对下采样后的点云和融合特征进行压缩‑解压缩获得重建点云和重建特征；解码器基于SGFN和DenseGCN对重建点云和重建特征进行特征提取，提取到的特征通过上采样和坐标重建获得重建后的点云。本发明能够在保证相同视觉质量的前提下显著降低比特率开销，提高压缩效率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种用于测试球帽结构件屈曲性能的装置及测试方法

当前第 / 件

一种硫酸盐木质素-七嗪共轭聚合物、其制备方法及其应用

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