申请/专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893802A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06N3/048;G06V10/44;G06V10/26

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：本发明实施例公开了一种基于深度学习的数据增强及高程嵌入点云分类方法，该方法包括：对原始点云数据进行预处理，并制作样本数据，所述原始点云数据为电力走廊的原始机载点云数据；使用基于注意力机制的数据增强网络对所述样本数据进行数据增强，获得增强数据；将所述增强数据输入点云分类网络进行点云分类；所述点云分类网络根据计算的损失向所述数据增强网络给与反馈，所述反馈用于所述数据增强网络计算损失，可以在基于深度学习网络的基础上，引入了注意力机制模块实现了对数据的有选择、可调整的增强，提升了分类结果的精度。

主权项：1.一种基于深度学习的数据增强及高程嵌入点云分类方法，其特征在于，所述方法包括：对原始点云数据进行预处理，并制作样本数据，所述原始点云数据为电力走廊的原始机载点云数据；使用基于注意力机制的数据增强网络对所述样本数据进行数据增强，获得增强数据；将所述增强数据输入点云分类网络进行点云分类；所述点云分类网络根据计算的损失向所述数据增强网络给与反馈，所述反馈用于所述数据增强网络计算损失。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于深度学习的数据增强及高程嵌入点云分类方法

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