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一种基于深度特征表达的三维点云语义分割方法

摘要

本发明公开了一种基于深度特征表达的三维点云语义分割方法。包括步骤1:搜集三维点云相关的数据集进行处理,用于模型的训练;步骤2:在模型训练过程中,对数据进行预处理;步骤3:建立深度网络模型,将点云数据输入到边缘特征模块获得边缘特征输入到U‑Inception模块得到的特征张量输入到注意力权重模块;如上操作重复多次,每次得到的结果整合后输入到语义分割模块,得到最终的语义标签赋予结果;步骤4:将步骤2处理后得到的数据送入步骤3建立的网络的参数进行训练;步骤5:模型进行测试。本发明实现了对点云中隐含信息的充分提取,解决了三维点云特征处理过程中的局部信息丢失问题,减少了所需参数量,精度高,速度快。

著录项

  • 公开/公告号CN113449744A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202110800640.0

  • 发明设计人 杜松林;许喆;

    申请日2021-07-15

  • 分类号G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人许小莉

  • 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

  • 入库时间 2023-06-19 12:43:46

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