点云估计模型的训练方法、物体体积测量方法及装置

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点云估计模型的训练方法、物体体积测量方法及装置
申请号:CN202510072494
申请日期:2025-01-16
公开号:CN119992253A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种点云估计模型的训练方法、物体体积测量方法及装置,包括:获取待训练图像和点云信息,并确定每个点云投影在待训练图像中的二维坐标信息;基于待训练图像、任一点云的三维坐标信息和二维坐标信息,以及待估计位置的二维坐标信息,训练点云估计模型,待估计位置是在待训练图像中选取的期望估计点云信息的位置。本发明基于待训练图像、点云的三维坐标信息和二维坐标信息以及待估计位置的二维坐标信息,训练点云估计模型,模型能够捕捉到图像的全局特征和点云的局部特征,提高模型后续预测点云信息的准确性。并且利用点云估计模型生成指定区域位置的点云信息,不需要漫长的点云搜集过程,提高点云数据采集的效率。
技术关键词
点云信息 前馈神经网络 三维坐标信息 物体体积测量方法 特征提取模块 查询特征 键值 点云特征 注意力 图像编码 点云数据采集 六面体 训练装置 级联
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