发明专利已授权

基于傅立叶变换的谱域图卷积3D点云分类方法

📄 申请号：CN202010991678.6 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2020-09-18

公开号

CN112149725B

公开日

2023-08-22

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06T5_00 , G06T5_10 , G06T7_11 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

自动驾驶, 机器人感知, 三维重建, 遥感测绘, 智能安防

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摘要

本发明公开了一种基于傅立叶变换的谱域图卷积3D点云分类方法，包括：利用G‑PointNet网络模型对输入的原始点云进行几何采样处理：通过设置一个角度阈值V，将点的邻域夹角值大于的点划分至几何特征区域G且剩余的点划分至其它区域T，采样获得各区域点云；基于Dynamic KNN局部图构造方法引入一个扩张率E，选择性地每隔E个近邻点云建立一个局部几何图。利用基于傅立叶变换的谱域图卷积方法进行谱域图卷积，获得多个池化后的图局部特征并通过G‑PointNet得到全局特征进行分类，获取得到分类结果。本发明有效解决了点云密集程度分布不均匀问题，保留了空间几何信息，能高效的区分点云的边缘点同时分离噪声点，提高分类精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230822

✅ 授权

20210115

?? 实质审查的生效：

20201229

📄 公开

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