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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种多尺度点云分类方法，所述方法包括如下步骤：获取3D无序点云数据；使用预先训练的并行分类网络对获取到的点云数据进行特征提取和分类，得到输出结果；其中，所述并行分类网络包括多个结构相同的基础网络；使用预先训练的深度Q网络对并行网络的输出结果进行融合，得到点云分类的最终结果。本发明能够提高点云分类的准确率和鲁棒性。
主权项：1.一种多尺度点云分类方法，其特征在于，包括：获取3D无序点云数据；使用预先训练的并行分类网络对获取到的点云数据进行特征提取和分类，得到输出结果；其中，所述并行分类网络包括多个结构相同的基础网络；其中，所述基础网络有5个，每个基础网络依次包括特征对齐层、特征提取层与全连接层；根据输入所述基础网络点云的特征维度不同，区分各基础网络，同一基础网络中不同层输出特征的维度相同；其中，所述得到输出结果，包括：将n×3的点云数据通过特征对齐层来对点云进行特征对齐；对齐后的n×3点云数据通过特征提取层经过三次卷积操作后，输出维度为n×128、n×256、n×512、n×1024、n×2048的特征；通过最大池化操作后，在第二个维度求最大值输出维度为1×128、1×256、1×512、1×1024、1×2048的全局特征；通过由线性层组成的全连接层进行处理，得到大小为N×k的k个分类的得分，N为批次大小，作为基础网络的输出结果；使用预先训练的深度Q网络对并行网络的输出结果进行融合，得到点云分类的最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种多尺度点云分类方法及系统
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