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专利名称：一种基于结构描述子的复杂结构三维对象识别方法申请号：2018111013770 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：三维描述子相似专利发布日：2023/09/14
摘要：本发明公开了一种基于结构描述子的复杂结构三维对象识别方法，提取目标真实三维点云中各个部件对应的点云单元，采用各个部件对应的点云单元的包围盒大小、核心点云单元的中心到其他点云单元的中心的距离、每对点云单元中心与核心点云单元中心连线所成的夹角，构建标准的三维结构描述子，对待识别的三维场景进行分割，得到三维场景中的所有点云单元，构建候选三维结构描述子，计算候选三维结构描述子与标准结构描述子的曼哈顿距离，如果距离小于设定的第二阈值，则所述候选三维结构描述子对应的点云单元就是需要识别的对象。本发明计算消耗小，且能在三维点云场景中实现快速准确的复杂结构三维对象识别。

专利名称：一种基于图形基元的双模深度学习描述子构造方法申请号：2018113172822 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：描述子相似专利发布日：2023/11/27
摘要：本发明适用于图像配准技术领域，提供了一种基于图形基元的双模深度学习描述子构造方法，该方法别通过标注样本学习补丁图像的属性类别，利用图形基元学习补丁图像的几何特征，将属性类别与几何特征融合进而得到局部补丁图像的特征向量，也即：基于图形基元的描述子。通过描述子向量的相似完成补丁之间的配准，实现了基于机器学习描述子的分类刻画，本发明提出的基于图形基元的双模深度学习描述子构造方法，针对经典图像配准方法CPU计算量较大的弊端，探索GPU(图像处理器)计算的描述子分类方法。主要建立描述子训练集，构建多模卷积网络，在GPU上训练类别与几何模式，实现局部补丁图像的分类配准。解决描述子的分类描述方法，以及GPU上的实现问题。

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