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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种三维点云处理方法及系统，该方法包括：获取三维点云数据；将所述三维点云数据输入到训练好的三维点云数据处理模型中，得到所述三维点云数据的处理结果，所述训练好的三维点云数据处理模型是由标记有点云数据类型的样本三维点云数据，对双分支网络进行训练得到的，其中，所述双分支网络是由自适应图卷积网络和局部图卷积网络构建得到的。本发明通过图卷积网络构建的双分支网络，对三维点云数据进行处理，从而得到精度更高的输出结果，并且提高了三维点云处理的效率，在机器人、自动驾驶和虚拟现实等方面具有着广泛的应用前景。
主权项：1.一种三维点云处理方法，其特征在于，包括：获取三维点云数据；将所述三维点云数据输入到训练好的三维点云数据处理模型中，得到所述三维点云数据的处理结果，所述训练好的三维点云数据处理模型是由标记有点云数据类型的样本三维点云数据，对双分支网络进行训练得到的，其中，三维点云数据处理模型的输入嵌入部分分成两部分，第一部分使用多次全连接-标准化-激活函数模块，将输入的点云数据从三维欧式空间映射到din维空间，得到对应的特征： 第二部分为双分支网络，所述双分支网络是由自适应图卷积网络和局部图卷积网络构建得到的，其中一个分支是自适应分支，堆叠了四层自适应的图卷积层来处理特征；另外一个分支是局部分支，堆叠了四层局部图卷积层来处理特征；自适应分支使用自注意力方式建图，建图方式为：C＝SoftmaxFQT·FQ；使用连续多层的图卷积操作输出结果： 其中，为特征矩阵，为连接矩阵；在局部分支中，使用K近邻查找的方式，建立局部图在得到局部图之后，对局部图使用局部图卷积操作： 其中，fi表示点xi的特征向量，表示拼接操作，表示xi的邻居节点；使用池化函数聚合邻域信息，得到输出结果，公式为：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种三维点云处理方法及系统
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