[发明专利]一种基于PointNet的点云实例分割方法及系统有效
| 申请号： | 201910820019.3 | 申请日： | 2019-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN110660062B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 潘琳琳;孔慧 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PointNet的点云实例分割方法及系统，点云数据预处理模块进行分块、采样、平移和归一化操作；PointNet神经网络训练模块通过PointNet神经网络，提取点云特征矩阵；矩阵计算模块，包括训练相似网络、置信网络和语义分割网络，通过三个网络分支提取点云特征的相似矩阵、置信度矩阵和语义分割矩阵；聚类合并模块确定有效的分割实例组后，进行去噪去重操作，完成实例物体得分割。本发明可有效的对室内场景的点云数据进行实例分割，为场景理解提供了可参考的解决方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pointnet 实例 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于PointNet的点云实例分割方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1、进行点云数据预处理，包括分块、采样、平移和归一化操作；/n步骤2、训练PointNet神经网络，提取点云特征矩阵；/n步骤3、训练相似网络、置信网络和语义分割网络，确定特征矩阵的相似矩阵、置信度矩阵和语义分割矩阵；/n步骤4、根据相似网络和置信网络确定有效的分割实例组，去噪去重后得到完整的分割实例物体。/n
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