[发明专利]结合注意力机制及三维图卷积网络的点云配准模型及方法有效
| 申请号： | 202010717508.9 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111882593B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 张振鑫;孙澜;钟若飞;李小娟;宫辉力;邹建军 | 申请（专利权）人： | 首都师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/04 |
| 代理公司： | 苏州科洲知识产权代理事务所(普通合伙) 32435 | 代理人： | 周亮 |
| 地址： | 100048 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种结合注意力机制及三维图卷积网络的点云配准模型及方法，该模型为一个三分支的暹罗(Siamese)架构，包括Detector模型和Descriptor模型。所述Detector模型用于提取点的注意力特征，构造注意力机制；所述Descriptor模型用于生成三维深度特征的表达式来表示点的三维深度特征，学习判别点云的深度特征。该方法先进行模型训练，利用feature alignment triplet loss构造损失函数训练该模型，有效地从点云中提取注意力特征和描述子(Descriptor)特征；模型训练后，进行点云配准。本发明可以自动提取关键点和每个关键点的三维深度特征，在三维图卷积网络中，将多层感知器MLP与图卷积网络GCN相结合，设计了一个新的点云特征提取模块，可以提取更多有鉴别意义的点云特征，提高了点云配准的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 注意力 机制 三维 图卷 网络 点云配准 模型 方法 | ||
【主权项】：
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