公开(公告)号：CN114283258B

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202111616000.0

申请日：2021-12-27

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 陈辉 ,  童勇 ,  张传林 ,  谢婷婷 ,  孙子慧

IPC: G06T17/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于CNN的单幅图像生成三维点云的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集多个单幅图像，并作为训练数据集。步骤S2，构建图像编码器。步骤S3，将训练数据集输入到图像编码器。步骤S4，构建点云自动编码器。步骤S5，利用ChamferDistance损失函数对点云自动编码器进行训练。步骤S6，构建图像三维点云重建网络模型。步骤S7，利用EarthMover’sDistance损失函数进行训练。步骤S8，将待测单幅图像输入到训练完成的图像三维点云重建网络模型，得到待测单幅图像的三维点云。本发明通过在重建网络中添加注意力机制，将单幅图像先生成简单点云，再生成精确点云，提高了单幅图像三维重建的精度，解决了单幅图像三维重建直接输出点云导致重建精度不高的问题。

公开(公告)号：CN114283258A

公开(公告)日：2022-04-05

申请号：CN202111616000.0

申请日：2021-12-27

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 陈辉 ,  童勇 ,  张传林 ,  谢婷婷 ,  孙子慧

IPC: G06T17/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于CNN的单幅图像生成三维点云的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集多个单幅图像，并作为训练数据集。步骤S2，构建图像编码器。步骤S3，将训练数据集输入到图像编码器。步骤S4，构建点云自动编码器。步骤S5，利用ChamferDistance损失函数对点云自动编码器进行训练。步骤S6，构建图像三维点云重建网络模型。步骤S7，利用EarthMover’sDistance损失函数进行训练。步骤S8，将待测单幅图像输入到训练完成的图像三维点云重建网络模型，得到待测单幅图像的三维点云。本发明通过在重建网络中添加注意力机制，将单幅图像先生成简单点云，再生成精确点云，提高了单幅图像三维重建的精度，解决了单幅图像三维重建直接输出点云导致重建精度不高的问题。