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申请/专利权人：南京耘瞳科技有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的点云配准方法，包括如下步骤：获取源点云和目标点云并进行点云预处理和检测框提取；提取初始特征，采用VoxelNet模型和嵌入层对其进行体素化处理和特征映射，得到嵌入向量；输入Transformer网络模型进行粗略配准，得到待精确配准的点云序列；经过DBSCAN算法转换处理，输出点云数据集，采用ICP算法进行精确配准，得到源点云到目标点云的变换矩阵，用于点云配准任务。本发明适用于点云之间特征的识别以及粗略配准以及准确配准，可实现数据校验精准配准，在后续生产中可以根据模型预测结果及时调整关键参数，优化点云之间匹配的过程，提高产品的质量和一致性，从而提高制造效率和经济效益。
主权项：1.基于深度学习的点云配准方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取源点云和目标点云并分别进行点云预处理和检测框提取，得到源检测框和目标检测框；S2、从源检测框和目标检测框中分别提取初始特征，并采用VoxelNet模型和嵌入层对其进行体素化处理和特征映射，得到源嵌入向量和目标嵌入向量；S3、将源嵌入向量和目标嵌入向量输入Transformer网络模型进行粗略配准，得到待精确配准的点云序列；S4、待精确配准的点云序列经过DBSCAN算法转换处理，输出点云数据集，采用ICP算法对点云数据集中点云进行精确配准，得到源点云到目标点云的变换矩阵，将源点云变换到与目标点云对齐的位置，从而完成点云配准任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京耘瞳科技有限公司 基于深度学习的点云配准方法
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