[发明专利]一种室内场景点云部件语义信息的识别方法有效
| 申请号： | 201910905116.2 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110781920B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 吴杭彬;杨慧敏;刘春 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/77;G06V10/75;G06V10/74;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 陈源源 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种室内场景点云部件语义信息的识别方法，具体包括以下步骤：获取未知语义类别的三维激光点云数据放入已知类别的点云数据中，得到已知‑未知混淆的点云数据集；提取高维空间下点云数据集的全局特征；对高维空间下的全局特征进行降维处理；对降维后得到的集群进行聚类，获得低维空间下样本的簇集合；在低维空间聚类基础上，针对每个簇中的样本点，分别找到已知语义样本和未知语义样本，采用已知语义样本的类别信息，对未知语义样本进行语义赋值。与现有技术相比，本发明只需要利用少量的已知样本就能获得大批量对象点云的语义信息；本发明内存开销小，明显提高了计算效率，对计算机要求低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 内场 景点 部件 语义 信息 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种室内场景点云部件语义信息的识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/nS1、获取未知语义类别的三维激光点云数据并入已知类别的点云数据中，得到已知-未知混淆的点云数据集；/nS2、提取高维空间下点云数据集的全局特征，每个点云部件用一个1024维的全局特征向量表示，得到点云数据集的全局特征集合；/nS3、对高维空间下的全局特征集合进行降维处理；/nS4、对降维后得到的集群进行聚类，获得低维空间下样本的簇集合；/nS5、针对每个簇集合中的样本点，分别找到已知语义样本和未知语义样本，采用已知语义样本的类别信息，对未知语义样本进行语义赋值。/n
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