点云分割方法、系统、介质、计算机设备、终端及应用

发明专利有效专利

申请号：
CN202011410671.7
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06T3/40;G06T7/11
申请日期：
2020-12-06
申请人：
西安电子科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	点云分割方法、系统、介质、计算机设备、终端及应用
申请号	CN202011410671.7	申请日期	2020-12-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-09	公开/公告号	CN112633330A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;T;3;/;4;0;;;G;0;6;T;7;/;1;1查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	张建龙;方光祖;王颖;余鑫城;刘池帅;崔梦莹;李桥;何建辉;郭鑫宇;时国强
代理机构	西安长和专利代理有限公司	代理人	肖志娟

摘要

本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种点云分割方法、系统、介质、计算机设备、终端及应用，构建基于分层图Transformer的特征提取模块，包括基于图Transformer的特征下采样网络和特征上采样网络；搭建基于分层图Transformer的点云分割网络，使用带有权重的交叉熵损失函数，使用训练集对分层图Transformer点云分割网络进行有监督的训练，每轮训练根据损失值，调整网络参数，得到网络模型；使用训练好的网络模型对测试集中的点云进行预测，得到点云中每个点的分割结果。本发明丰富了点云的初始特征；图Transformer能够有效地提取点云邻域之间的关系；提高了点云分割的精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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