摘要： 基于深度學習的隧道點云超分辨率技術能夠將稀疏點云進行上采樣,獲得更加真實、豐富的物體點云信息,為高精度的三維重建、病害識別提供數(shù)據(jù)基礎。基于“插值生成點云+深度學習位置優(yōu)化”的思想,提出了一種基于掃描線分布特征的地鐵隧道移動掃描點云超分辨率模型和方法。應用擴張K近鄰采樣原理,改善了生成的插值點云空間分布。設計了融合掃描線空間分布特征的點云位置優(yōu)化深度學習網(wǎng)絡模型。在點距離特征提... （共9頁）