技术特征：
1.一种基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成方法，其特征在于，包括：对获取的图像采用预重构处理后得到对应的稀疏点云模型；对稀疏点云模型依次进行双重均匀上采样后得到稠密点云模型，所述双重均匀上采样包括特征提取、残差图卷积以及上采样处理；对稠密点云模型进行重构，输出与图像相关联的三维图模型。2.如权利要求1所述的基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成方法，其特征在于，所述预重构处理包括：将获取的图像输入到由多个卷积层和全连接层组成的编-解码器网络中，通过定义预重构损失函数提取图像特征，输出稀疏点云模型。3.如权利要求2所述的基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成方法，其特征在于，所述预重构损失函数为：其中，p
ipre
和分别表示第i个重构样本pre的点云和第i个真实样本t的点云，表示p
ipre
和之间的模型距离。4.如权利要求1所述的基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成方法，其特征在于，所述特征提取为提取稀疏点云模型中每个点对应的特征；或，所述残差图卷积为将稀疏点云模型中每个点和对应的特征作为输入，通过定义残差图卷积损失函数提取残余特征；或，所述上采样为将每个点对应的特征转换为张量，并对张量重塑后，通过逐点添加稀疏点云模型中每个点和重塑后的张量获得上采样后的点云模型。5.如权利要求4所述的基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成方法，其特征在于，所述残差图卷积损失函数为：其中，λ是超参数，控制距离损失项和生成损失项之间的平衡；x
i
是输入的稀疏点云；y
i
是与x
i
对应的真实稠密点云；g(x
i
)是点云上采样网络生成的稠密点云。6.如权利要求1所述的基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成方法，其特征在于，对稠密点云进行图像再描述处理，根据获取的图像与稠密点云模型计算图像再生成损失函数，判断稠密点云模型的视觉真实性。7.如权利要求6所述的基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成方法，其特征在于，所述图像再生成损失函数为：其中，d
euc
(x,y)表示向量x和y之间的欧几里得距离，为模型特征向量，f
i
为图像特征向量。8.一种基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成系统，其特征在于，包括：预重构模块，用于对获取的图像采用预重构处理后得到对应的稀疏点云模型；稠密点云模型生成模块，用于对稀疏点云模型依次进行双重均匀上采样后得到稠密点
云模型，所述双重均匀上采样包括特征提取、残差图卷积以及上采样处理；三维模型模块，用于对稠密点云模型进行重构，输出与图像相关联的三维图模型。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。