一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强方法及装置

本发明涉及点云数据增强技术，揭露了一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强方法，包括：收集料堆原始点云数据并构建点云扩散模型；对料堆原始点云数据添加噪声后对点云扩散模型训练得到目标点云扩散模型；利用所述目标点云扩散模型的预训练完成的多尺度神经网络提取所述料堆原始点云数据的多层次几何特征，并利用所述多层次几何特征进行点云数据生成，得到生成点云数据；将生成点云数据和料堆原始点云数据进行数据整合得到增强料堆点云数据。本发明还提出一种基于扩散模型的非规整料堆点云数据增强装置、电子设备及存储介质。本发明可以提升矿区环境中料堆数据在规模和多样性上的数据增强效果。