公开(公告)号：CN111161364A

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN201911345010.8

申请日：2019-12-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 王雁刚 ,  赵子萌

IPC: G06T9/00 ,  G06T17/20

Abstract: 本发明提供了一种直接针对单视角深度图的实时形状补全和姿态估计方法，包括：输入单视角的深度图；将深度图经过坐标转换，计算为点云数据；利用PointSIFT方法分割得到场景中待重建对象的局部点云数据；采用两个分支网络，一支输出刚性对象的SPL或非刚性对象的Joints；另一分支则输出隐式形状编码；将第一分支的点列输出卷积编码输出隐式姿态编码；将隐式形状以及姿态编码矩阵按位做相乘，得到形状-姿态空间的混合编码；将混合编码输入到由转置卷积组成的解码网络，经过多层卷积后，输出三维对象在该姿态下的完整结构预测。本发明能够由局部缺乏结构的对象点云中获得刚性与非刚性对象的完整形状和姿态信息，实时高效。

公开(公告)号：CN111161364B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN201911345010.8

申请日：2019-12-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 王雁刚 ,  赵子萌

IPC: G06T9/00 ,  G06T17/20

Abstract: 本发明提供了一种直接针对单视角深度图的实时形状补全和姿态估计方法，包括：输入单视角的深度图；将深度图经过坐标转换，计算为点云数据；利用PointSIFT方法分割得到场景中待重建对象的局部点云数据；采用两个分支网络，一支输出刚性对象的SPL或非刚性对象的Joints；另一分支则输出隐式形状编码；将第一分支的点列输出卷积编码输出隐式姿态编码；将隐式形状以及姿态编码矩阵按位做相乘，得到形状‑姿态空间的混合编码；将混合编码输入到由转置卷积组成的解码网络，经过多层卷积后，输出三维对象在该姿态下的完整结构预测。本发明能够由局部缺乏结构的对象点云中获得刚性与非刚性对象的完整形状和姿态信息，实时高效。