[发明专利]基于规范等变转换算子神经网络的三维物体形状分类方法有效
| 申请号： | 202110895887.5 | 申请日： | 2021-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN113723208B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 林宙辰;董一鸣;何翎申;王奕森 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/82;G06N3/0464;G06T17/20;G06N3/045;B07C5/34 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公布了一种基于规范等变转换算子的神经网络的三维物体形状识别方法，创建用于实现模型规范等变性的等变转换算子，再将全局坐标系投影到局部坐标系，并基于规范等变性实现模型的旋转不变性，用于高效地进行三维物体分类与识别视觉分析。本发明构造并训练基于规范等变转换算子的神经网络的三维物体形状识别模型GET，模型的输入是以三维空间下的二维流形结构表示的3D物体，输出为该3D物体的预测类别，能够高效地进行3D图像数据中物体形状的分类与识别等视觉分析，提升物体形状分类的精确度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 规范 转换 算子 神经网络 三维 物体 形状 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京大学，未经北京大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110895887.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种机场飞行区特种车辆管理系统
- 下一篇：瓷器泥釉料品种试验用混料设备
