[发明专利]一种基于图卷积神经网络的三维点云自动分类方法在审
| 申请号： | 202011398492.6 | 申请日： | 2020-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112488210A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 王亮;李建书;范德巧 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于图卷积神经网络的三维点云分类方法，用于服务型机器人抓取三维物体过程中对复杂的物体实现自动分类识别，便于根据类别信息确定抓取位置进行抓取。属于计算机视觉的三维感知和机器人导航技术领域。包括以下步骤：(1)对三维点云进行预处理；(2)构建点云分类网络；(3)训练所构建的网络；(4)利用训练完成的网络进行分类测试。本发明的优点在于：(1)采用图卷积神经网络进行局部特征学习，增强网络对局部拓扑结构信息的学习能力；(2)对输入的点云进行全局特征学习，增强网络对上下文语义的理解。将局部特征和全局特征相聚合，再利用全连接层输出每个点云的分类得分，相较于现有网络具有更高的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 三维 自动 分类 方法 | ||
【主权项】：
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