[发明专利]一种基于卷积神经网络的轻量级点云降噪方法及相关设备在审
| 申请号： | 202211211033.1 | 申请日： | 2022-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN116029915A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 杨磊刚;王浩;王鹏程;张灵;丁绍志;薛继英;白絮;马焱棋 | 申请（专利权）人： | 大连宗益科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/56;G06V20/70 |
| 代理公司： | 沈阳天赢专利代理有限公司 21251 | 代理人： | 尹思雪 |
| 地址： | 116001 辽宁省大*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的轻量级点云降噪方法及相关装置，包括以下步骤：步骤S1：进行浅层特征提取；步骤S2：进行深层特征提取同时进行特征融合；步骤S3：对于得到的最终特征进行Dropout操作，防止过拟合，再使用卷积将特征的通道数目降至点云的类别数目，进而得到噪点的分类结果，进而去除噪点。本发明利用极端天气中得到的Lidar点云数据进行去噪任务，利用LilaBlock模块和FEAR模块进行去噪任务，与传统的WeatherNet去噪网络相比，本发明的Head部分(FEAR)与经过LilaBlock卷积操作后得到的浅层特征进行充分融合，使得网络能够在点云数据中学习到更多的隐藏特征；同时，本发明使用的FEAR模块，在更好地融合特征之后，同时保持轻量化的优点，便于在后续的去噪任务中节约计算资源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 轻量级 点云降噪 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
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