[发明专利]基于深度学习的大规模点云分割方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 202310596465.7 | 申请日： | 2023-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN116310349B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 陈曦;赵金瑶;陈美吉;杨柳;范平志 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/08;G06V10/774;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京集智东方知识产权代理有限公司 11578 | 代理人： | 刘林 |
| 地址： | 610031 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的大规模点云分割方法、装置、设备及介质，涉及点云数据处理技术领域，包括获取点云数据；构建基于pointnet的点云分割模型，并训练点云分割模型得到训练后的点云分割模型，点云分割模型的第二感知层的后嵌入CA注意力机制层和空洞空间卷积池化金字塔层丰富信息；利用训练后的点云分割模型分割更新后的点云数据，得到点云分割结果；本发明通过在pointnet这个基准网络中嵌入一个CA注意力机制层和空洞空间卷积池化金字塔，CA注意力机制层丰富点云数据上下左右之间的含义，空洞空间卷积池化金字塔层作为桥梁，多级采样率的空洞卷积并行采样扩大感受野，丰富语义信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 大规模 分割 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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