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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于点云知识抽取的任务处理方法和装置。该任务处理方法通过引入预训练的2D特征提取器，将3D点云数据转换为多视图深度图，使得2D特征提取器能够直接利用这些视图来提取语义特征。接着，采用基于3D坐标和提取特征的损失函数来训练采样网络，以识别在几何和语义上都重要的点。训练完成后，该网络能够根据不同任务需求生成包含丰富语义信息的简化点云，有效解决了图像与点云之间的数据异构问题。本发明通过灵活地结合特定任务的损失函数，不仅能够进行通用的点云信息抽取，还能实现针对特定任务的优化采样，从而在多种应用场景中提升性能。
主权项：1.一种基于点云知识抽取的任务处理方法，其特征在于包括如下步骤：S1：将3D点云数据投影到多视图深度图上，以适应2D特征提取器的处理需求；S2：使用预训练的2D特征提取器对多视图深度图提取语义特征；S3：设计包含几何损失和语义损失的总体损失函数；S4：利用设计的总体损失函数训练采样网络，使其从密集点云中有效采样关键点；在训练过程中分别计算内视图损失和外视图损失，确保采样点云在几何和语义上的一致性；S5：根据总体损失函数的反向传播更新采样网络的参数，以最小化总体损失函数；S6：应用推理对齐策略，确保采样得到的简化点云是密集点云的子集；S7：准备下游的目标任务，使用训练好的采样网络生成适用于不同目标任务的简化点云；S8：使用生成的简化点云执行所述目标任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于点云知识抽取的任务处理方法和装置
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