[发明专利]基于傅立叶变换的谱域图卷积3D点云分类方法有效
| 申请号： | 202010991678.6 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112149725B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 陈苏婷;陈怀新 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/10;G06T7/11;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 徐莹 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于傅立叶变换的谱域图卷积3D点云分类方法，包括：利用G‑PointNet网络模型对输入的原始点云进行几何采样处理：通过设置一个角度阈值V，将点的邻域夹角值大于的点划分至几何特征区域G且剩余的点划分至其它区域T，采样获得各区域点云；基于Dynamic KNN局部图构造方法引入一个扩张率E，选择性地每隔E个近邻点云建立一个局部几何图。利用基于傅立叶变换的谱域图卷积方法进行谱域图卷积，获得多个池化后的图局部特征并通过G‑PointNet得到全局特征进行分类，获取得到分类结果。本发明有效解决了点云密集程度分布不均匀问题，保留了空间几何信息，能高效的区分点云的边缘点同时分离噪声点，提高分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 傅立叶 变换 图卷 分类 方法 | ||
【主权项】：
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