[发明专利]一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法有效
| 申请号： | 202110662372.0 | 申请日： | 2021-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN113449612B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 林洪彬;杨博;郭聃;陈泽宇;关勃然;魏佳宁 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 陈跃心 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法，包括如下步骤：S1获取目标场景的初始点云；S2获取目标点云局部特征；S3将子流型卷积网络的输出作为两个相同的MLP网络的输入；S4将第一个MLP网络输出到交叉熵损失函数；S5将第二个MLP网络输出到两个基于注意力机制的图卷积神经网络，最后输出到平方误差损失函数；另外将第二个MLP网络不经图卷积神经网络直接输出到平方误差损失函数；S6选用交叉熵损失函数和平方误差损失函数之和作为网络模型总损失函数，根据总损失函数值的大小，进行网络模型的反向训练，本发明加快网络训练速度，提高识别正确率，改善占用内存空间大的缺陷，实现快速高效的三维目标识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 子流型 稀疏 卷积 三维 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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