一种面向3D点云识别的新型卷积神经网络

摘要

针对无序、稀疏,并且浮动的三维点云特征识别问题,设计了一种点云特征提取的新型卷积神经网络架构:首先对点云三维空间位置进行竖直与水平方向上的角度索引编码,将点云转换为多通道点特征图;通过对点特征图进行多层次特征提取与融合,最终实现单目标点云的分类.在公开点云数据集上的算法对比测试表明,所提网络架构具备优异的准确性与实时性.