[发明专利]基于多分支图卷积神经网络的编码点云特征提取方法有效
| 申请号： | 202110564241.9 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113313830B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 周燕;徐雪妙 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T17/20 | 分类号： | G06T17/20;G06T7/62;G06T9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多分支图卷积神经网络的编码点云特征提取方法，包括：获取若干三维网格模型数据；基于改进的点云生成方法，对于每一个三维网格模型数据，根据阈值设定判断，进行点云生成，获取其对应的第一点云；基于第一点云和新型热核特征编码方法，获取对应的编码点云；基于多分支图卷积神经网络模型，对于每一个编码点云，获取其对应的深度学习特征。本发明可以提取具有变换不变性和高鉴别力的三维模型形状内容特征，为后续的分类识别与检索等任务垫定基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分支 图卷 神经网络 编码 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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