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申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明公开了一种基于改进后PointNet++网络的钢材点云分类方法，属于钢材点云分类技术领域。本发明提出了逆残差多层感知机结构，与多层感知机结构相比，加强了模型内部的信息传递和特征保持能力，显著提升了PointNet++网络在识别复杂钢材点云结构方面的性能；引入了分组向量注意力机制模块，在原本的特征提取基础上，进一步提高了对钢材点云细节部分的特征捕捉能力，达到提高模型整体的分类精度；利用可调整最远点采样算法替代原始PointNet++网络中最远点采样算法，有效地解决了最远点采样算法在处理钢材点云中存在计算效率低的弊端，优化了钢材分类网络模型中的采样过程。
主权项：1.一种基于改进后PointNet++网络的钢材点云分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据采集利用线结构光模式3D相机对钢材样本进行数据采集，得到点云数据；S2：数据预处理对采集到的点云数据进行解码以及预处理操作，得到有效钢材点云图像；S3：构建数据集基于有效钢材点云图像进行分类、分析和数据增强处理，构建钢材点云数据集；S4：网络改进基于原始PointNet++网络，对原始PointNet++网络的采样方法进行改进，并在原始PointNet++网络的每个集合抽象层之后嵌入逆残差多层感知机，在原始PointNet++网络的特征提取网络之后，嵌入分组向量注意力机制模块，得到改进后PointNet++网络，即得到钢材分类网络模型；S5：模型训练及评估将钢材点云数据集按照设定比例划分为训练集、测试集；利用训练集对钢材分类网络模型进行训练，并用测试集根据性能指标对训练后的钢材分类网络模型进行性能评估，得到满足性能要求的钢材分类网络模型，即得到最终的钢材分类网络模型；S6：钢材点云分类将待分类的有效钢材点云图像输入最终的钢材分类网络模型中，得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种基于改进后PointNet++网络的钢材点云分类方法
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