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基于PointNet的大规模点云语义分割算法[发明专利]

专利名称：基于PointNet的大规模点云语义分割算法专利类型：发明专利

发明人：李春国，宋涣，郑亚茹，杨绿溪，徐琴珍

申请号：CN201910357473.X

申请日：20190429

公开号：CN110097556A

公开日：

20190806

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于PointNet网络结构大规模点云语义分割算法。1几何均匀分区：2超点嵌入；3上下文分段：4 将超点输入PointNet进行训练。本发明使用SPG算法对PointNet输入的点云做了预处理（几何分区，超点计算），可以将百万级的点云提取为超点图，大大降低了PointNet 一次需要处理的点云数量，在实现了接近PointNet网络原有精度的情况下具备了一次处理百万点云的能力并且有效利用上下文信息。采用我们设计的改进PointNet网络可以在简单机器上实现高效的百万级规模点云语义分割，是一种体素化和深度学习有效结合的方法。

申请人：东南大学

地址：210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

国籍：CN

代理机构：南京众联专利代理有限公司

代理人：蒋昱

本文发布于:2024-09-22 12:40:28，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/2/402395.html

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