[发明专利]一种点云、体素和多视图融合的深度学习方法有效
| 申请号： | 202010897101.9 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN111951368B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 唐可可;陈禹宏;顾钊铨;田志宏;殷丽华;李默涵;李树栋;仇晶;韩伟红 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06T15/00 | 分类号： | G06T15/00;G06T15/08;G06N3/0464;G06V10/80 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 颜希文;郝传鑫 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种点云、体素和多视图融合的深度学习方法，包括步骤一：设定输入为一帧的全部点云数据的集合；步骤二：提取在每个点上的单个点特征；步骤三：将点云进行归一化处理，然后进行体素化操作，生成体素网格，进而提取体素特征；步骤四：得到体素的多个2D视图放入ResNet网络中提取点云视图特征；步骤五：投影层将点云视图特征投影到原体素网格中；步骤六：将体素特征和投影到原体素网格的点云视图特征一起进行降体素操作，把体素特征和投影到原体素网格的点云视图特征返还给点云；步骤七：将点云的单个点特征、返还给点云的体素特征和点云视图特征进行融合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 视图 融合 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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