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一种针对原始3D点云处理的深度卷积网络的点云识别方法

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摘要

本发明公开了一种针对原始3D点云处理的深度卷积网络的点云识别方法，包括：通过FPS算法对原始点云进行采样；使用球域搜索算法对每个采样中心点周围给定半径所形成地球域内的K个邻近点进行查找并分组，进而将原始点云划分成重叠的局部区域；使用点云卷积操作对每个局域内的点集进行精细特征提取，产生更高层次的抽象特征。本发明可以对原始点云直接进行端到端的特征学习，无需任何预处理，并且具有较高的点云识别精度，将图像数据转为点云并使用该方法对其进行识别，性能也基本等效于传统2D卷积网络。

著录项

公开/公告号CN111860668A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-30

原文格式PDF
申请/专利权人辽宁工程技术大学;
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申请/专利号CN202010733749.2
发明设计人秦鑫宇;沈学利;
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申请日2020-07-27
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11017 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人韩登营
地址 123000 辽宁省阜新市细河区中华路47号
入库时间 2023-06-19 08:45:48

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