申请/专利权人：广东科学技术职业学院

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876686A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/762;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的点云全景分割方法及系统，应用于点云数据处理技术领域。包括以下步骤：采集目标场景的点云数据；通过数据增强模块对进行点云数据进行增强；分别将增强后的点云数据输入语义特征提取模块和实例特征提取模块提取对应的特征；分别通过输入语义分割模块和实例分割模块对提取的特征进行语义分割和实例分割；融合语义分割结果和实例分割结果，得到全景分割结果。本发明通过对输入点云数据进行随机采样处理，在不丢失特征的前提下完成大规模场景的点云数据全景分割，保证了分割结果的准确率。

主权项：1.一种基于深度学习的点云全景分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集目标场景的点云数据；S2、通过数据增强模块对进行点云数据进行增强；S3、分别将增强后的点云数据输入语义特征提取模块和实例特征提取模块提取对应的特征；S4、分别通过输入语义分割模块和实例分割模块对提取的特征进行语义分割和实例分割；S5、融合语义分割结果和实例分割结果，得到全景分割结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东科学技术职业学院 一种基于深度学习的点云全景分割方法及系统

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