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申请/专利权人：青海师范大学
摘要：本发明提供了一种三维点云处理方法及装置、存储介质、设备，其中方法包括获取原始点云数据，基于近似内点简化方法对原始点云数据进行均匀化处理，得到输入点云；利用点云运行主成分分析PCA方法计算输入点云的特征数据，基于特征数据生成输入点云对应的多个点云对齐副本；构建多通道结构的点云深度学习模型；多通道结构用于同时对多个点云对齐副本进行参数共享的模型预测；将多个点云对齐副本输入点云深度学习模型，以得到具有旋转不变性属性的目标向量。由此，避免了复杂的特征编码过程，同时在后续分析中实现了旋转不变性，且本方案能够与各种类型的深度神经网络兼容，改善了深度学习模型在随机旋转点云数据上的性能。
主权项：1.一种三维点云处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始点云数据，基于近似内点简化方法对所述原始点云数据进行均匀化处理，得到输入点云；利用点云运行主成分分析PCA方法计算所述输入点云的特征数据，基于所述特征数据生成所述输入点云对应的多个点云对齐副本；构建多通道结构的点云深度学习模型；所述多通道结构用于同时对多个点云对齐副本进行参数共享的模型预测；将多个点云对齐副本输入所述点云深度学习模型，以得到具有旋转不变性属性的目标向量；其中，所述点云深度学习模型包含输入模块、PCA数据增强模块、最大概率选择模块以及输出模块；所述将多个点云对齐副本输入所述点云深度学习模型，以得到具有旋转不变性属性的目标向量，包括：通过输入模块将所述点云对齐副本输入至所述PCA数据增强模块，所述PCA数据增强模块将所述点云对齐副本打包为4倍张量，以分别基于多通道结构进行参数共享的模型预测，得到混合输出向量；将所述混合输出向量输入至所述最大概率选择模块，所述最大概率选择模块基于最大池化层选取特征概率分布最大的目标点作为具有旋转不变性属性的结果；通过所述输出模块输出所述混合输出向量中所述目标点对应的目标向量。
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百度查询： 青海师范大学 一种三维点云处理方法及装置、存储介质、设备
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