[发明专利]基于自适应特征采样的点云语义分割方法及系统在审
| 申请号： | 202210983067.6 | 申请日： | 2022-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN115273081A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 杨静;江舟;李昊哲;岳小力;宣春宇;杜少毅 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/70 | 分类号： | G06V20/70;G06V20/64;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/74;G06V10/26;G06T7/90;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 贺小停 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应特征采样的点云语义分割方法及系统，包括：进行点云数据的颜色通道转换；对转换后的点云数据最远点采样并进行邻域搜索；对各邻域使用自适应特征变换；对所有点的特征进行非局部特征变换；融合上述的降采样后的特征、自适应特征以及非局部特征；重复进行三次降采样；进行基于邻近点插值的三层上采样；使用softmax函数预测结果，进行基于交叉熵损失函数的模型训练。使用训练好的模型预测待分割的点云数据。本发明方法在降采样点的邻域范围进行重新加权，自适应地调整采样点，同时通过局部与非局部特征的融合以构建长距离采样点之间的关联性，有效地降低了噪声点对于分割结果的影响，并且提高了数据非均衡物体的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 特征 采样 语义 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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