[发明专利]基于宽度学习的物体识别方法及系统有效
| 申请号： | 201911340626.6 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111160198B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 宋伟;刘子澍;田逸非 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/64 | 分类号： | G06V20/64;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 程琛 |
| 地址： | 100144 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了基于宽度学习的物体识别方法及系统。本发明实施例将先采集当前区域内的三维点云数据；通过预设统一空间编码器对所述三维点云数据进行处理，以得到统一特征空间下的当前特征节点；将所述当前特征节点通过预设宽度学习神经网络进行物体识别。可见，本发明实施例在进行物体识别时，采用的预设宽度学习神经网络不同于传统的深度学习神经网络，整体上计算效率较高；同时，预设宽度学习神经网络的输入量由原始的三维点云数据变更为了统一特征空间下的特征向量，处理该种数据类型更为简单，进一步地提高了计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 宽度 学习 物体 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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