【摘 要】
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在现实世界中，点云数据的采集方式有激光雷达、双目相机和深度相机，但是在机器人采集过程中由于设备分辨率、周围环境等因素的影响，收集到的点云数据通常是非完整的。为了解决物体形状缺失的问题，提出了一种使用局部邻域信息的三维物体形状自动补全的网络架构。该架构包括点云特征提取网络模块和点云生成网络模块，输入为缺失的点云形状，输出为缺失部分的点云形状，将输入与输出点云形状进行合并完成物体的形状补全。采用倒角距
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在现实世界中，点云数据的采集方式有激光雷达、双目相机和深度相机，但是在机器人采集过程中由于设备分辨率、周围环境等因素的影响，收集到的点云数据通常是非完整的。为了解决物体形状缺失的问题，提出了一种使用局部邻域信息的三维物体形状自动补全的网络架构。该架构包括点云特征提取网络模块和点云生成网络模块，输入为缺失的点云形状，输出为缺失部分的点云形状，将输入与输出点云形状进行合并完成物体的形状补全。采用倒角距离和测地距离进行评估，实验结果表明在ShapeNet数据集上，平均倒角距离和平均测地距离均小于多层感知机
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蒸发波导作为一种随机出现在近海平面大气环境中的电磁波传输介质，是海战场复杂电磁环境的重要组成部分。目前蒸发波导特征参数通常是由多种传感器采集到的大气温度、湿度、风速、海表温度等海洋监测数据在特定计算模型下解算获得的。要想获取大范围、长时间内的蒸发波导态势分布情况，需要对多种海洋监测数据进行长时间、不间断地观测。针对传统压缩感知方法处理时变海洋监测数据重构性能不高的问题，提出一种基于低秩正则化序贯压
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