[发明专利]一种基于多模态注意力驱动的三维点云特征提取方法有效
| 申请号： | 202210231429.6 | 申请日： | 2022-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN114882494B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 汪俊;王洲涛;陈红华;张沅 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 牛婧 |
| 地址： | 210001 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态注意力驱动的三维点云特征提取方法，包括：收集待测物体3D空间中对应的2D图像数据和3D点云数据，在3D点云数据中标注待测物体的3D包围盒以及待测物体的类别；构建特征提取网络；将2D图像数据和3D点云数据输入特征提取网络中，进行训练，直至VoteNet损失函数收敛；将收集的待测物体3D空间中对应的2D图像数据和3D点云数据输入到训练好的特征提取网络中，输出待测物体的3D包围盒与待测物体的类别信息。本发明3D点云特征提取方法使用注意力权重矩阵建立2D图像数据与3D点云数据之间的联系，使得不同模态的数据可以作用于提取3D点云特征，进一步提升3D点云特征提取效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 注意力 驱动 三维 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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