[发明专利]一种面向电力走廊场景的点云分割方法在审
| 申请号： | 201811426841.3 | 申请日： | 2018-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN109741329A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 杨积升;黄茂春;曹睿;李东;章云 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向电力走廊场景的点云分割方法，通过训练调整一个结构具有六个阶段的卷积神经网络，然后将无序的点云作为输入，传递进该已经过训练调整的卷积神经网络进行分割。本发明对电力走廊场景中物体角度、形状变化具有较强的改变适应能力；而且卷积神经网络不加人为预设的特征，通过学习的方法去分割物体，更加反应客观事实。使用卷积神经网络方法的工作是设计网络架构，比设计手工特征省时省力。另外，相比起使用体素的深度学习网络，使用的卷积神经网络直接使用点云输入，计算量和中间变量储存空间大大减少。最后，由于电力场景的数据集不多，用迁移学习的方法来增大数据集，利于提高模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 点云 场景 分割 训练调整 数据集 储存空间 客观事实 手工特征 网络架构 形状变化 中间变量 计算量 省力 省时 体素 学习 预设 迁移 传递 网络 | ||
【主权项】：
1.一种面向电力走廊场景的点云分割方法，其特征在于，具体为：首先训练调整一个结构具有六个阶段的卷积神经网络，然后将电力走廊场景的点云作为输入，传递进该已经过训练调整的卷积神经网络进行分割。
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