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申请/专利权人：上海电机学院
申请日：2023-06-20
公开（公告）日：2023-10-17
公开（公告）号：CN116894859A
主分类号：G06T7/33
分类号：G06T7/33;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2023.10.17#公开
摘要：本发明涉及计算图形学、计算机视觉技术领域，且公开了一种基于改进型RPM‑Net的三维点云配准方法，包括以下步骤：S1：首先利用激光雷达采集点云数据，并对采集到的点云数据进行解析，并将数据集分为训练集和验证集；S2：构建对点云数据配准模型，包括主干特征提取模块、加强特征提取模块、参数预测模块、计算MatchMatrix模块和SVD分解模块；S3：将扩充后的数据集输入到点云配准模型中进行特征提取、匹配工作和求解transformation。利用深度学习方法提取点云的特征，并利用Non‑localNetwork对特征进行加强学习，并利用提取到的特征进行点云的配准，其优点在于算法的适应性强，对噪声点和异常点不敏感，算法的实现较为简单，提高了点云配准的效率。
主权项：1.一种基于改进型RPM-Net的三维点云配准方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：首先利用激光雷达采集点云数据，并对采集到的点云数据进行解析，并将数据集分为训练集和验证集；S2：构建对点云数据配准模型，包括主干特征提取模块、加强特征提取模块、参数预测模块、计算MatchMatrix模块和SVD分解模块；S3：将扩充后的数据集输入到点云配准模型中进行特征提取、匹配工作和求解transformation；S4：调整好模型训练过程中的参数及方法，通过步骤S3中的方法及步骤S1得到的数据集对点云配准模型进行训练，达到所设定的epoch即停止训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电机学院 一种基于改进型RPM-Net的三维点云配准方法
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