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摘 要:本发明公开了一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法,包括如下步骤:S1获取目标场景的初始点云;S2获取目标点云局部特征;S3将子流型卷积网络的输出作为两个相同的MLP网络的输入;S4将第一个MLP网络输出到交叉熵损失函数;S5将第二个MLP网络输出到两个基于注意力机制的图卷积神经网络,最后输出到平方误差损失函数;另外将第二个MLP网络不经图卷积神经网络直接输出到平方误差损失函数;S6选用交叉熵损失函数和平方误差损失函数之和作为网络模型总损失函数,根据总损失函数值的大小,进行网络模型的反向训练,本发明加快网络训练速度,提高识别正确率,改善占用内存空间大的缺陷,实现快速高效的三维目标识别。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110662372.0 | 专利名称: | 一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法 |
申请日: | 2021-06-15 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/64搜分类 三维搜索 |
公开/公告日: | 2022-06-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113449612B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/06/07 | 授权 | |
2021/10/22 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/00 专利申请号: 202110662372.0 申请日: 2021.06.15 |
2021/09/28 | 公开 |