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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种三维点云数据的特征提取方法，包括获取已知的三维点云数据集并预处理；在三维点云数据集的最小包围盒的顶点处设置源电荷并构建三维点云数据集中各个点的探针点电荷；计算三维点云数据集中各个点的点几何库仑力；将点几何库仑力与对应的三维坐标合并得到训练数据集，并对深度学习网络进行训练得到特征提取网络；采用特征提取网络完成目标三维点云数据的特征提取。本发明还公开了一种包括所述三维点云数据的特征提取方法的分类分割方法，以及实现所述三维点云数据的特征提取方法的系统。本发明具有低维和显式的特征，对真实数据具有更强的鲁棒性，不仅能够实现三维点云数据的特征提取，而且可靠性更高，精确性更好，适用性更好。
主权项：1.一种三维点云数据的特征提取方法，其特征在于包括如下步骤：S1.获取已知的三维点云数据集；S2.对步骤S1获取的三维点云数据集进行预处理；S3.基于物理静电场的概念，在三维点云数据集的最小包围盒的顶点处设置源电荷，并基于设置的源电荷构建三维点云数据集中各个点的探针点电荷；S4.基于步骤S3设置的源电荷和探针点电荷和物理库伦定律，计算得到三维点云数据集中各个点的点几何库仑力；S5.将步骤S4得到的各个点的点几何库仑力与对应的三维坐标合并得到训练数据集，并对深度学习网络进行训练，得到特征提取网络；S6.采用步骤S5得到的特征提取网络，完成目标三维点云数据的特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 三维点云数据的特征提取方法、分类分割方法及系统
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