[发明专利]一种基于改进PointNet++的点云特征识别标注算法在审
| 申请号： | 202310932996.9 | 申请日： | 2023-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN116935007A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 汪骥;霍世霖;赵怡荣;李瑞;刘晓 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06T19/00 | 分类号： | G06T19/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海仟恭知识产权代理有限公司 31447 | 代理人： | 刘慧娟 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 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改进PointNet++的点云特征识别标注算法，该算法包括适用于深度学习网络的超体素生长方法和适用于大部件扫描数据的深度学习网络；该方法改进PointNet++并构建了一个适用于大规模点云识别的深度学习网络，在处理各区域点云的同时，考虑了各区域点云之间的相互关系；解决了传统PointNet系列网络无法处理大规模点云的技术问题。提出一种适用于确定分辨力强、易于计算、强鲁棒性的体素内的特征参数，实现快速高效、意义明确的体素化点云标定的超体素生长方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 pointnet 特征 识别 标注 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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