发明专利已授权

一种基于子流型稀疏卷积的三维目标点云识别的方法

📄 申请号：CN202110662372.0 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-06-15

公开号

CN113449612B

公开日

2022-06-07

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_64

IPC 分类号

G06V20_64 , G06V10_44 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法点云处理三维目标识别

应用场景

自动驾驶, 智能机器人, 工业自动化, 三维扫描, 虚拟现实

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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。

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

20220607

✅ 授权

20211022

?? 实质审查的生效：

20210928

📄 公开

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