摘要
本发明公开一种基于多模态数据融合的船舶点云补全方法及系统。其中,该方法包括:通过编码‑转换‑解码网络架构,将二维船舶图像映射为全局结构完整的重建点云;将原始船舶点云与重建点云进行粗配准与精配准,得到目标配准点云;将目标配准点云采用泊松圆盘采样得到均匀分布配准点云;将均匀分布配准点云根据倒角距离划分为高精度点云和低精度点云;对二维船舶图像、高精度点云和低精度点云提取特征并进行特征融合,得到融合特征;根据融合特征分别对高精度点云和低精度点云进行优化补全并进行合并,得到船舶补全点云。该方法采用多模态数据融合以及基于融合特征的偏移量预测与移动,实现了船舶点云补全,显著提升了船舶点云数据的完整性和精度。
技术关键词
重建点云
多模态数据融合
船舶
融合特征
泊松圆盘采样
轻量级卷积神经网络
精度
补全方法
解码网络
简化特征
多尺度特征
点云特征提取
语义特征
关键特征点
编码
图像特征提取
阶段