[发明专利]一种鲁棒的基于图卷积的点云表征学习方法在审
| 申请号： | 202011290404.0 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112597796A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 李宗民;张玉鹏;孙奉钰;白云;刘玉杰 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于机器视觉和模式识别领域，具体公开了一种鲁棒的基于图卷积的点云表征学习方法，主要解决图卷积在点云构建图时花费时间长以及当点云发生位移和旋转等尺度变化时，模型性能会显著下降的问题。该方法包括如下步骤：s1、获取点云数据；s2、对于点云数据进行体素化然后采用贪心算法进行下采样；s3、基于采样完的点云进行图的构建；s4、定义图卷积，然后提取构建出来图的特征；s5、采用双流网络、注意力机制以及多尺度特征融合增强模型健壮性，最后得到训练完成的模型。经过测试，本发明得到的模型相较于其他主流方法，时间上能节省80％，在点云发生位移和旋转等尺度变化时，具有很好的鲁棒性，效果明显优于其他方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 表征 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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