[发明专利]三维点云全自动分类方法及深度神经网络模型有效
| 申请号： | 202110973556.9 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113705655B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 赵江洪;窦新铜;王殷瑞;张瑞菊 | 申请（专利权）人： | 北京建筑大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 | 代理人： | 李文会 |
| 地址： | 102616 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种三维点云全自动分类方法，包括：获取三维点云数据集；对三维点云数据集代表的三维点云下采样，选取三维点云中的部分点作为采样点，基于采样点构建点云区域组，提取点云区域组的全局特征，用采样点代替其所在的点云区域组；将三维点云进行上采样，以将三维点云的点数量恢复至初始数量，将三维点云中每点所在点云区域组的全局特征进行拼接融合，得到每点的融合特征；对经过三维点云中每点依据其融合特征进行类别判别，得到每点的类别信息；统计每个类别包含点的数量，选择包含点的数量最多的类别作为三维点云的类别。本发明将同类整体点云的类别与每个点的单体语义类别相同的先验知识融合进深度神经网络，提高了点云的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 三维 全自动 分类 方法 深度 神经网络 模型 | ||
【主权项】：
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