[发明专利]基于图神经网络的户外场景点云配准方法有效
| 申请号： | 202011294196.1 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112581515B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 李颢;李彦浩 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06N3/08;G06N3/04;G06V10/30;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于图神经网络的户外场景点云配准方法，该方法包括：S1：对待配准点云进行地面点滤除；S2：对点云进行欧几里得距离的点云聚类得到块状点云；S3：构建多对待配准点云并生成块状点云间的匹配关系；S4：对块状点云进行正则化处理，得到两组正则化后的块状点云、两组块状点云的重心以及标准差；S5：构建学习块状点云的局部几何描述符的图神经网络；S6：构建两组块状点云之间的信息交互网络；S7：构建用于描述符匹配的神经网络，使用最优传输模型求解匹配概率矩阵Γ，构建损失函数；S8：使用随机采样一致性方法筛选匹配对关系，求解相对变换矩阵T。本发明可以用以配准两个重叠度低、初始坐标系相差较大的户外场景点云。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 户外 景点 云配准 方法 | ||
【主权项】：
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