[发明专利]一种基于局部边缘特征增强的点云分类方法及系统在审
| 申请号： | 202010827732.3 | 申请日： | 2020-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN112052884A | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 杨国为;杨鹏;张凡龙;黄璞;万鸣华;杨章静 | 申请（专利权）人： | 南京审计大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人： | 赵红霞 |
| 地址： | 211815 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于点云分类技术领域，公开了一种基于局部边缘特征增强的点云分类方法及系统，所述基于局部边缘特征增强的点云分类系统包括：点云数据获取模块、数据预处理模块、主控模块、边缘特征提取模块、边缘特征增强模块、特征填充模块、点云分类模型构建模块、点云分类模块、云存储模块、显示模块。本发明通过获取点云体素化数据、点云体素化数据对应的点云在预设邻域内的边缘特征，以及点云体素化数据对应点云对应的体素位置，基于图卷积网络结构和通道注意力机制构建出点云分类模型对特征填充后的点云进行分类，并输出点云分类结果，增加了特征通道之间的相互依赖关系，加强了点云的全局特征表示，从而提高了点云分类的效率和预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 边缘 特征 增强 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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