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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于伪标签学习的部分重叠点云配准方法，包括：获取待配准的源点云和模板点云后，分别输入预先训练好的点云配准模型，使点云配准模型执行如下步骤：利用注意力图卷积网络分别对源点云和模板点云进行特征提取，得到源点云的特征图FS及模板点云的特征图FT；根据特征图FS及特征图FT，确定源点云与模板点云之间的第一重叠区域；利用注意力图卷积网络提取第一重叠区域的特征图FO，基于特征图FS和特征图FO确定第一重叠区域所包含模板点云的各像素点与源点云中相应像素点的第一对应关系，并利用对应像素点的差异性对第一对应关系进行过滤；基于过滤后得到的最终对应关系对源点云及模板点云进行配准。本发明提高了无监督部分重叠点云配准的精度。
主权项：1.一种基于伪标签学习的部分重叠点云配准方法，其特征在于，包括：获取待配准的源点云和模板点云；将所述源点云与所述模板点云分别输入预先训练好的点云配准模型，使所述点云配准模型执行如下步骤：利用注意力图卷积网络分别对所述源点云和模板点云进行特征提取，得到源点云的特征图FS及模板点云的特征图FT；根据特征图FS及特征图FT，确定所述源点云与所述模板点云之间的第一重叠区域；利用所述注意力图卷积网络提取所述第一重叠区域的特征图FO，基于特征图FS和特征图FO确定第一重叠区域所包含模板点云的各像素点与源点云中相应像素点的第一对应关系，并利用对应像素点的差异性对所述第一对应关系进行过滤；基于过滤后得到的最终对应关系对所述源点云及模板点云进行配准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于伪标签学习的部分重叠点云配准方法
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