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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多波束前视三维声纳数据压缩方法和系统，包括：在三维声呐数据压缩下位机平台将三维声呐数据进行反射强度归一化和点云分块后，通过包括第一MLP层、第一Attention层和第一PointTransformer层的第一深度学习网络进行降采样，得到压缩后的三维声呐数据传输至三维声呐数据解压上位机平台；在三维声呐数据解压上位机平台将接收到的压缩后的三维声呐数据通过包括第二MLP层、第二Attention层和第二PointTransformer层的第二深度学习网络进行上采样后进行强度数据恢复，得到解压还原后的三维声呐数据。本发明能实现高质高效的三维声呐数据压缩、传输和解压。
主权项：1.一种基于深度学习的多波束前视三维声纳数据压缩系统，其特征在于，包括：三维声呐数据压缩下位机平台和三维声呐数据解压上位机平台；三维声呐数据压缩下位机平台用于将获取的三维声呐数据进行反射强度归一化和点云分块后，通过包括第一MLP层、第一Attention层和第一PointTransformer层的第一深度学习网络进行降采样，得到压缩后的三维声呐数据并传输至三维声呐数据解压上位机平台；三维声呐数据解压上位机平台用于将接收到的压缩后的三维声呐数据通过包括第二MLP层、第二Attention层和第二PointTransformer层的第二深度学习网络进行上采样后进行强度数据恢复，得到解压还原后的三维声呐数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于深度学习的多波束前视三维声纳数据压缩方法和系统
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