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申请/专利权人：深圳先进技术研究院
摘要：本发明公开了一种基于几何解缠的三维点云处理方法、装置及设备。该方法包括：获取物体的点云数据并进行处理；对点云数据进行几何解缠，以根据几何变化程度划分为几何变化大的点和几何变化小的点；将点云数据输入到经训练的卷积神经网络进行特征提取和分类分割，其中所述神经网络模型用于提取点云数据的局部特征和全局特征，并利用几何注意力模块学习所述几何变化大的点和几何变化小的点之间的相互补充信息。利用本发明能够提高点云数据分类任务的准确度以及分割任务的交叉合并率。
主权项：1.一种基于几何解缠的三维点云处理方法，包括以下步骤：获取物体的点云数据并进行处理；对点云数据进行几何解缠，以根据几何变化程度划分为几何变化大的点和几何变化小的点；将点云数据输入到经训练的卷积神经网络进行特征提取和分类分割，其中所述卷积神经网络用于提取点云数据的局部特征和全局特征，并利用几何注意力模块学习所述几何变化大的点和几何变化小的点之间的相互补充信息；其中，所述对点云数据进行几何解缠包括：构建图编码点与点之间在特征空间上相似性的邻接矩阵A；使用滤波器对图信号滤波，每个点经过滤波器的响应为：计算每个点响应的l2范数，用于表征该点与其临近点的特征变化程度；对于点云数据中的所有点X，按照每个点l2范数大小降序重新排列选取l2范数最大的M个点为几何变化大的点，选取l2范数最小的M个点为几何变化较小的点；其中，所述利用几何注意力模块学习所述几何变化大的点和几何变化小的点之间的相互补充信息包括：对于几何变化大的点和几何变化小的点，用多层感知机MLP处理计算得到对应的注意力权重矩阵： 将Xl和Xs用多层感知机MLP进行编码，并将注意力权重矩阵应用到原始点云和几何变化大或小的点上面，表示为： 将特征拼接得到输出特征其中，是原始点云，Xl是几何变化大的点，Xs是几何变化小的点，两个可学习的注意力权重矩阵Wl∈RN×M和Ws∈RN×M，M是Xl和Xs中点的个数，矩阵Wl和Ws中的每一行对应着每个原始点与所有几何变化大或小的点之间的注意力权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳先进技术研究院 一种基于几何解缠的三维点云处理方法、装置及设备
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