发明专利已授权

基于深度圈视图的无监督3D物体识别与检索方法

📄 申请号：CN202010029065.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-01-12

公开号

CN111209879A

公开日

2020-05-29

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

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_46 , G06K9_62 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

清洗机构三维物体识别无监督学习深度学习

应用场景

自动驾驶, 智能机器人, 工业视觉检测, 增强现实, 三维模型检索

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于深度圈视图的无监督3D物体识别与检索方法。本发明包括如下步骤：步骤1、多圈数据采样；步骤2、训练基于圈数据的多视图深度网络模型；步骤3、相似性匹配与检索；利用训练好的多视图深度网络模型提取各圈视图的特征，并对所有圈视图进行相似性距离计算；通过采用最大池化、均值池化、注意力池化以及最优匹配的方式优化多视图深度网络模型；基于相似性距离，进行排序检索；步骤4、采取圈特征过滤和圈注意力策略滤除重要性低于指定阈值的圈特征，从而在保证识别精度的同时有效减少计算量。本发明提出了新的二维视图采集渲染方式并用其进行无监督训练，在不采用任何人工标注的情况下依然获得了可观的检索精度。

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

基于超复数随机神经网络的城市噪声识别方法

当前第 / 件

一种基于双支感知的深度图超分辨率重建网络构建方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_00)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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