[发明专利]一种基于在线局部特征提取的点云识别方法有效
| 申请号： | 202011407114.X | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112529010B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 宋亚楠;沈卫明;林光钟;陈刚;罗尚虎;蒋唐辉 | 申请（专利权）人： | 浙江大学计算机创新技术研究院;浙江生一光学感知科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 311200 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部特征提取的点云识别方法。首先使用k‑NN算法搜索被编码点周围的最邻近点，并沿XYZ三个坐标轴分别计算每个邻近点与被编码点之间的点引力；然后结合搜索到的邻近点与被编码点的空间位置坐标，构建点云中每个点的局部特征；最后设计一个融合局部特征提取操作的点云识别网络。本发明提出的在线局部特征提取操作能够增强网络对点云局部信息的利用能力，提升点云识别网络的准确率；而且，在线局部特征提取操作能够应用到基于卷积网络的任何点云识别网络中，具有较强的适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 在线 局部 特征 提取 识别 方法 | ||
【主权项】：
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