[发明专利]深度-宽度结合分类网络及其对应的点云分类方法在审
| 申请号： | 202210563267.6 | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN115205578A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 付梦印;陈一萱;沈凯 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/77;G06T7/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了深度‑宽度结合分类网络及其对应的点云分类方法，采用基于PointNet深度学习模型的点云特征提取网络以及基于宽度学习的点云分类网络相结合的方式，解决深度学习网络结构复杂、计算量大、训练时间长的缺点以及宽度学习网络无法直接处理三维点云数据的缺点，实现简单、准确、快速的三维点云信息分类。本发明中的深度‑宽度结合网络以深度学习网络作为主干，提取三维点云的特征，并将该特征输入宽度学习网络进行分类。宽度学习网络具有结构简单、训练速度快的优点，能够在提高点云分类准确率的同时，显著缩短训练时间，适用于计算能力受限或需要算法快速投入应用的场景。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 宽度 结合 分类 网络 及其 对应 方法 | ||
【主权项】：
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