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摘 要:本发明公开了基于持续学习的可扩展点云目标识别方法与系统,包括获取不同的点云目标识别数据集,基于预设类别将数据集划分为若干批次。然后基于PointNet网络,构建双分支结构的知识注入网络,该知识注入网络包括稳定性分支、以及可塑性分支;稳定性分支用于得到稳定性分支输出特征;可塑性分支用于得到可塑性分支输出特征;对稳定性分支输出特征、可塑性分支输出特征进行混合,得到混合知识特征。最后对混合知识特征输入至分类器,得到识别结果。本发明差异性局部感知模块提升了PointNet网络的差异性局部特征感知能力,通过知识注入网络设计,引入过去的模型特征知识进行多源知识补充,可以缓解对过去类别识别能力下降的现象。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410213054.X | 专利名称: | 基于持续学习的可扩展点云目标识别方法 |
申请日: | 2024-02-27 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市浦口区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-05-10 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117788962B | 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) |
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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 | |
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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日期 | 法律信息 | 备注 |