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摘要
本文在机场环境下，由于天气/激光雷达视角以及飞机本身相互遮挡问题，导致激光雷达获取的点云不完整，提出了一种基于深度学习的激光雷达点云补全算法，通过改进PCN网络模型实现点云补全的算法。编码层基于PointNet(PointCompletionNetwork)网络结构，扩展增加一层多层感知器（SharedMLP）和逐点最大池化层（Point-feature Maxpool）组合，并联合第一层池化层的结果作为输入实现点云补全。实验结果表明，改进模型点云数据更加稠密均匀，物体轮廓特征细节部分补全效果更好。
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单位南京莱斯信息技术股份有限公司
