基于多视角融合的稀疏点云补全方法

本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于多视角融合的稀疏点云补全方法，包括：（1）输入点云数据，提取点云特征，并获取点云数据的重叠区域；（2）计算重叠区域下帧间点云的相似度矩阵，使用加权奇异值分解算法求解帧间的刚性变换；（3）通过累计配准策略实现多视角点云的精准配准；（4）采用3D卷积网格残差网络模块对点云进行粗粒度补全，并进一步利用多层感知机融合3D体素特征并完成细粒度的精确点云补全；（5）通过计算损失函数对模型权重进行优化，提升补全的整体效果与精度。本发明通过融合多视角配准技术与由粗到细的模块化点云补全方法，提高车辆检测的准确性与鲁棒性。