[发明专利]点云分类模型的训练方法、点云分类方法及装置在审
| 申请号： | 202210689407.4 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN115100627A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 伍阔梁;杨政;何晓飞 | 申请（专利权）人： | 杭州飞步科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/764;G01S17/89 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 孙静;臧建明 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州市西湖*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供一种点云分类模型的训练方法、点云分类方法及装置，涉及智能驾驶技术领域，包括：获取多个训练样本，对每个训练样本的点云进行特征提取，获得每个点云的特征向量；根据每个点云的特征向量，获取每个点云的相似度信息，根据每个点云的特征向量和相似度信息以及点云的类别，对点云分类模型进行训练，得到训练完成的点云分类模型。通过训练好的点云分类模型对点云进行分类，可以提升分类的准确性，同时，由于在训练过程中结合的点云的相似度信息，该训练好的点云分类模型具有更好的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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