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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的点云数据分类方法,该方法提出一种多尺度点云分类网络,首先,基于局部区域划分的完备性、自适应性、重叠性及多尺度特性要求,提出了多尺度局部区域划分算法,并以点云及不同层次的特征为输入,得到多尺度局部区域。然后构建了包含单尺度特征提取、低层次特征聚合及多尺度特征融合等模块的多尺度点云分类网络。该网络充分模拟了卷积神经网络的作用原理,具备随着网络尺度和深度的增加,局部感受野越来越大,特征抽象程度越来越高的基本特征。本发明在标准公开数据集ModelNet10和ModelNet40上,分别取得了94。71%和91。73%的分类准确率,在同类工作中处于领先或相当的水平,验证了本方法的可行性及有效性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910454307.1 | 专利名称: | 基于深度学习的点云数据分类方法 |
申请日: | 2019-05-29 | 申请/专利权人 | 北方民族大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 宁夏回族自治区银川市西夏区文昌北街204号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 智能识别 三维数据 计算机视觉算法 图像识别 数据分搜索 |
公开/公告日: | 2021-02-09 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110197223B | 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) |
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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 |