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基于PC-SGD的深度学习雷达人体点云补全

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对于激光雷达要做行为识别的人体点云,通过将点云投影到圆柱表面,将人体分割为3个部分,每个点添加法线维度分3次输入点网络编码器,不同部分采用不同损失函数(PC-SGD)进行梯度下降计算的深度学习方法,将输出的躯干、上肢和下肢点云参考完整人体点云调整比例并合并.通过固态面阵激光雷达采集的人体行为点云进行实验,结果表明:成功增加了遮挡和衣物表面等缺失点云补全的效果,最后利用RMSE计算损失率获得了最佳隐藏层数量.
Human point cloud complement of deep learning radar based on PC-SGD

孙浩鹏

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长春工程学院 计算机技术与工程学院,长春 130012

深度学习 激光雷达 人体点云 补全

吉林省发改委基金

2018C036-3

2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.11.015

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(11)
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