[发明专利]一种基于语义学习的整机点云数据的下采样方法有效
| 申请号： | 202210511610.2 | 申请日： | 2022-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN114612751B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 汪俊;单忠德;张凯钧;李子宽;李超 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 张力 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义学习的整机点云数据的下采样方法，包括：步骤S1、根据点云语义学习原理构建基于特征学习的多输入编码器；所述多输入编码器分别将整机点云数据和特征点数据作为输入，进行数据特征融合，然后通过解码器进行解码；骤S2、构建并训练基于语义学习的点云特征权重计算网络，计算得到待测量每个点的特征权重；步骤S3、对步骤S2得到的权重结果进行空间加权采样，基于高斯分布的空间采样原理进行下采样。本发明通过加入关键特征点的信息来约束采样过程，既解决了整机点云数据过大无效信息较多需要采样处理的问题，又保证了关键特征点区域的点云信息不会因采样而缺失，保证了输出采样结果的有效可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 学习 整机 数据 采样 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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