[发明专利]一种基于卷积神经网络的复杂场景3D点云语义分割方法有效
| 申请号： | 202110184572.X | 申请日： | 2021-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN112818999B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 吴军;陈睿星;赵雪梅;崔玥 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 张学平 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的复杂场景3D点云语义分割方法，对获取的原始点云进行下采样，并分别利用中心自注意力机制和邻域自注意力机制对采样得到的采样点云进行特征提取，之后，将提取得到的点云空间位置特征和获取的点云数据属性特征进行拼接，经过注意力机制下的差异性池化处理，得到全局特征向量；采用跳跃连接的方式将每一层上采样结果和对应的所述全局特征向量进行级联，最终经过全连接层的处理，生成点云分割神经网络模型，利用获取的多组点云数据集对所述点云分割神经网络模型进行训练和预测，最终完成语义分割任务，实验结果证明该网络模型具有更强的泛化性能及良好的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 复杂 场景 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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