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摘 要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的三维点云模型分类方法,包括步骤:S1、选用Princeton ModelNet,分别针对ModelNet10和ModelNet40,从官网选取所需数量的模型作为训练数据和测试数据,生成训练集和数据集;S2、对点云模型进行特征分析以及构建分类框架;S3、对点云进行有序化;S4、将有序点云数据二维图像化;S5、构建面向二维点云图像的CNN网络。本发明首次将图像领域的CNN直接应用于三维点云模型的分类中,在ModelNet10和ModelNet40上分别取得了93.97%和89.75%的分类准确率,和当前最好的方法相当,实验结果充分表明,将图像领域的CNN应用于三维点云模型分类具有可行性,本文所提出的PCI2CNN能够有效捕捉点云模型的三维特征信息,适用于三维点云模型分类。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810790133.1 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络的三维点云模型分类方法 |
申请日: | 2018-07-18 | 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 三维模型 智能识别 三维数据 计算机视觉算法 图像识别搜索 |
公开/公告日: | 2018-12-21 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109063753A | 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 |