[发明专利]基于多视角图结构特征注意力卷积的点云语义分割方法有效
| 申请号： | 202310039382.8 | 申请日： | 2023-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN115965788B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 田泽宇;郭霆;吴川;张玉娟;席志龙 | 申请（专利权）人： | 黑龙江工程学院 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/10 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 高倩 |
| 地址： | 150050 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于多视角图结构特征注意力卷积的点云语义分割方法，解决了如何高精度的点云语义分割的问题，属于语义分割技术领域。本发明的编码器网络以邻域图的形式表示点云，通过图结构特征注意力分支，动态调整卷积核的权重和形状，动态适应点云不规则、无序的、分布不均匀的结构，有选择地聚焦在邻域最相关的部分，通过多视角空间特征分支，在邻域内产生更准确的空间特征描述。图结构特征注意力分支和多视角空间特征分支构成多视角图结构特征注意力卷积。再通过解码器解码，根据解码的特征向量，获得点云数据中每个点的最终语义标签。本发明可以直接处理无结构的三维点云，精确获取点云的结构特征，实现高精度的点云语义分割。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视角 结构 特征 注意力 卷积 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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