[发明专利]基于深度协同注意网络的点云配准方法及装置、训练方法在审
| 申请号： | 202310314735.0 | 申请日： | 2023-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN116523976A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 付玲;李骁;赵键;刘延斌;范卿;于晓颖;尹莉 | 申请（专利权）人： | 中联重科股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06V10/75;G06V20/64;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 封瑛 |
| 地址： | 410013 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及智能感知技术领域，提供一种基于深度协同注意网络的点云配准方法及装置、训练方法。所述方法包括：获取第一点云数据与第二点云数据，将第一点云数据与第二点云数据输入预先训练的深度协同注意网络模型，得到第一点云数据与第二点云数据之间的点云配准结果。所述深度协同注意网络模型包括特征提取网络和基于注意力的重叠显著模块，所述特征提取网络用于提取点云数据的多尺度点云特征，所述基于注意力的重叠显著模块用于基于多个点云数据的多尺度点云特征，获取多个点云数据之间的交互注意力信息，并基于交互注意力信息对多个点云数据进行配准。本发明解决了低重叠率场景下点云配准精度差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 协同 注意 网络 点云配准 方法 装置 训练 | ||
【主权项】：
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