[发明专利]一种用于神经网络的三维点云数据识别方法在审
| 申请号： | 202310371253.9 | 申请日： | 2023-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN116503644A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 张志远 | 申请（专利权）人： | 浙大宁波理工学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/40;G06V20/64 |
| 代理公司： | 宁波甬致专利代理有限公司 33228 | 代理人： | 费玲玲 |
| 地址： | 315121 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于神经网络的三维点云数据识别方法，包括：获取三维点云数据；根据三维点云数据获得三维点云数据的采样点集；当三维点云数据发生旋转时，获取采样点集中的旋转不变特征数据；构建若干个RISurFormer模块，用于逐个将旋转不变特征数据处理为高维旋转不变特征数据；构建Transformer‑Encoder模块，用于优化高维旋转不变特征数据，获得优化后的高维旋转不变特征数据；构建分类器，用于根据优化后的高维旋转不变特征数据对三维点云数据进行分类；本方法能够处理任意旋转的三维点云数据，不受目标物体姿态的影响，且不需要复杂的数据预处理，效率大大提高，可以广泛应用于神经网络中，尤其是初始输入数据即为原始数据的卷积神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 神经网络 三维 数据 识别 方法 | ||
【主权项】：
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