一种基于高斯泼溅与稀疏卷积的电力点云高效压缩方法

本发明涉及一种基于高斯泼溅与稀疏卷积的电力点云高效压缩方法，属于电力设备点云压缩领域，解决了现有技术中电力设备点云压缩中压缩率和精度难以兼顾的问题。具体步骤包括：由历史多视角电力设备图像集获取电力设备点云，分别将电力设备点云中各点建模为对应的高斯元胞；对点云的所有高斯元胞进行哈希网格化处理并构建训练样本集，通过由可微渲染构建的联合损失进行协同优化，得到训练后的稀疏卷积网络和对应的收敛高斯参数；获取电力设备的实时点云，基于收敛高斯参数对实时点云进行适配优化，利用训练后的稀疏卷积网络得到输出特征和关键部件置信度，对更新高斯元胞的参数进行自适应量化和熵编码，保证了电力点云在压缩过程中的压缩率和精度。