发明专利已授权

特征金字塔图卷积神经网络及其在3D点云分类中的应用

📄 申请号：CN202010355030.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-04-29

公开号

CN111612046B

公开日

2023-10-20

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06V10_82 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图卷积神经网络图卷积神经网络 3D点云分类深度学习

应用场景

自动驾驶, 机器人感知, 三维重建, 遥感测绘, 工业自动化

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摘要

本发明公开了一种特征金字塔图卷积神经网络及其在3D点云分类中的应用。本发明通过对图卷积网络提取到的多种不同尺度的特征信息进行特征提取，在网络进行特征提取的过程中，不同深度的网络提取出的信息会有不同，通过对多种尺度可以更充分的使用网络中的特征信息，提高网络的效果。同时本发明通过深层残差图网络结构对特征进行进行提取，并构建了一种特征金字塔结构，在网络进行预测结果的以后充分的使用多种层次的特征信息，通过这种方法使得网络在进行3D点云分类的时候拥有更好的效果，同时该结构还能运用到其他任务重，本发明可以充分的利用图网络中提取的数据关系信息，提高图网络对数据的关系处理能力，提高在点云分类等图数据中的能力。

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

一种利用多任务互补提高深度估计准确性的方法

当前第 / 件

一种获取目标检测数据集的通用方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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