申请/专利权人：山西大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893801A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及基于全局图和图池化技术的点云分类和分割方法，包括以下步骤：构建第一全局图和第一局部图；提取第一全局图和第一局部图的节点特征，并进行拼接融合，得到第二点云数据；采用图池化技术逐步降低第二点云数据的分辨率；构建不同尺度下第二全局图和第二局部图；提取第二全局图和第二局部图的节点特征，并进行拼接融合，再采用图池化技术降低分辨率，得到不同尺度下的点云特征；将点云特征分别输入分类模型和分割模型中，进行分类和分割。本发明通过构造了具有全局感受野的全局图，与之前的方法相比能更好地挖掘点云的全局上下文信息。同时，在池化阶段采用基于LSTM的聚合函数，通过网络带参数进行训练能够更好的保留有用的特征信息。

主权项：1.一种基于全局图和图池化技术的点云分类和分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一点云数据，构建第一全局图和第一局部图；提取第一全局图和第一局部图的节点特征，并进行拼接融合，得到第二点云数据；采用图池化技术逐步降低第二点云数据的分辨率；根据不同分辨率的第二点云数据，分别构建不同尺度下第二全局图和第二局部图；提取第二全局图和第二局部图的节点特征，并进行拼接融合，再采用图池化技术降低分辨率，得到不同尺度下的点云特征；将不同尺度下的点云特征分别输入分类模型和分割模型中，对第一点云数据进行分类和分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山西大学 基于全局图和图池化技术的点云分类和分割方法及设备

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