一种基于注意力机制的三维物体点云分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110902691.4
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-08-06
申请人：
中国科学院宁波材料技术与工程研究所

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著录项信息

专利名称	一种基于注意力机制的三维物体点云分类方法
申请号	CN202110902691.4	申请日期	2021-08-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-29	公开/公告号	CN113569979A
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;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国科学院宁波材料技术与工程研究所	申请人地址	浙江省宁波市镇海区庄市大道519号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院宁波材料技术与工程研究所	当前权利人	中国科学院宁波材料技术与工程研究所
发明人	庄佳衍;金天星;崔玥;肖江剑
代理机构	南京利丰知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	艾中兰;王锋

摘要

本发明公开了一种基于注意力机制的三维物体点云分类方法，包括确定网络训练用的样本数据与精度评价标准，构建层级结构学习局部区域特征的ATT‑PointNet++网络，将样本数据在ATT‑PointNet++网络上进行训练，将待预测数据导入训练好的ATT‑PointNet++网络中进行预测，采用精度评价标准对预测结果进行评估，得到评估结果。本发明通过引入注意力池化层来提高网络在降维过程中的信息传递率，从而提高网络对局部区域信息的有效利用率，使得公共数据集上的点云分类精度更高。

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