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申请/专利权人：深圳大学;人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
摘要：本申请涉及一种海量点云主动式处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：通过场景识别模型获得目标场景的各点云数据各自的场景识别结果和点云深度特征；根据各点云数据各自的场景识别结果确定各自的不确定性参数；针对由各点云数据聚类得到的多个超体素中每个超体素，基于所针对超体素所包括点云数据得到对应不确定性参数；基于所针对超体素所包括点云数据确定对应特征多样性参数；融合所针对超体素的不确定性参数和特征多样性参数；根据多个超体素各自融合得到的度量参数，从多个超体素中确定用于训练场景识别模型的目标超体素。采用本方法能够降低点云数据的标注工作量，提高场景识别模型的训练效率。
主权项：1.一种海量点云主动式处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标场景的各点云数据，基于所述各点云数据聚类得到多个超体素；通过待训练的场景识别模型，获得所述各点云数据各自的场景识别结果和点云深度特征；根据所述各点云数据各自的场景识别结果，确定所述各点云数据各自的不确定性参数；针对所述多个超体素中的每个超体素，基于所针对超体素所包括点云数据各自的不确定性参数，得到所述所针对超体素的不确定性参数；基于所述所针对超体素所包括点云数据各自的点云深度特征，确定所述所针对超体素的特征多样性参数；融合所述所针对超体素的不确定性参数和所述特征多样性参数，得到所述所针对超体素的度量参数；根据所述多个超体素各自的度量参数，从所述多个超体素中确定目标超体素，所述目标超体素中包括的点云数据用于训练所述待训练的场景识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 海量点云主动式处理方法、装置、设备和可读存储介质
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