摘要： 对于激光雷达要做行为识别的人体点云，通过将点云投影到圆柱表面，将人体分割 为 ３个部分，每个点添加法线维度分 ３次输入点网络编码器，不同部分采用不同损失函数（ＰＣ ＳＧＤ）进行梯度下降计算的深度学习方法，将输出的躯干、上肢和下肢点云参考完整人体点云调 整比例并合并。通过固态面阵激光雷达采集的人体行为点云进行实验，结果表明：成功增加了 遮挡和衣物表面等缺失点云补全的效果，最后利用 ＲＭＳＥ计算损失率获得了最佳隐藏层数量。

关键词: 深度学习；激光雷达；人体点云；补全

中图分类号: 

• TP391