[发明专利]一种基于改进PointNet++神经网络的点云目标分类方法在审
| 申请号： | 202111638594.5 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN114359632A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 刘慧;王秀丽;徐婕;沈跃 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/762;G06V10/25;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进PointNet++神经网络的点云目标分类方法，包括以下步骤：步骤1，对点云数据进行预处理，利用统计滤波器滤除噪声点、离群点，保留仅包含感兴趣区域的点云团；步骤2，对上述步骤处理得到的感兴趣区域点云团利用聚类分割算法，分割出彼此独立的单个目标点云；步骤3，将步骤2中的点云输入到改进的PointNet++神经网络模型中进行分类，改进的该网络通过增加特征提取层利用多层感知机对输入的点云进行特征提取，再经过两层集合采样层不断提取局部特征，并在集合采样层中使用距离特征函数加强近点的特征，弱化较远点的干扰，最后通过最大池化层聚合所有特征信息获得全局特征，输出点云分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 pointnet 神经网络 目标 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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