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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明属于计算机视觉与深度学习，提供了一种几何特征采样与混合感知的点云特征编码器的实现方法。主旨在于解决单侧扫描点云的不完整性和结构丢失问题。主要方案包括对原始点云P，通过基于法线空间的降采样处理，得到均匀随机采样的目标点云M，该过程采用多线程编程方法实现点云加速处理；对点云数据，通过混合多层感知机实现多层次特征向量的拼接，得到组合潜在特征向量F。通过创新的点云降采样方法、多线程加速处理、混合多层感知机特征提取和二次曲面拟合法计算法向量，不仅提高了点云特征编码的效率和准确性，而且为后续的点云补全、分类等任务提供了更加丰富和稳定的特征，从而在计算机视觉和三维点云处理领域取得了显著的技术进步。
主权项：1.一种基于几何特征采样与混合感知的点云特征编码器实现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.对原始点云P，通过基于法线空间的降采样处理，得到均匀随机采样的目标点云M，该过程采用多线程编程方法实现点云加速处理；步骤2.对采样后的点云数据M，通过混合多层感知机实现多层次特征向量的拼接，得到组合潜在特征向量F。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 几何特征采样与混合感知的点云特征编码器的实现方法
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