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公开(公告)号：CN118606900B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411081166.0
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F18/25 , G06F40/284 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及涉及图像处理和计算机视觉技术领域，公开基于双模态交互的开放词汇三维场景理解方法，包括以下步骤：将原始点云数据输入三维场景理解模型，得到三维场景理解特征，所述三维场景理解特征同时具有文本信息描述和点云特征向量；所述三维场景理解模型包括点云特征提取网络、预训练图像语义提案网络、预训练图像生成文本网络、预训练文本编码网络、自适应语言文本编码器；构建损失函数对所述三维场景理解模型进行训练，所述损失函数包括实例预测损失函数、分类损失函数、图文匹配损失函数、关联损失函数。本发明结合点云、图像和语言类的模型，通过开放词汇和未见类别提高对三维场景的理解。
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公开(公告)号：CN118397282A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410849292.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开基于语义SAM大模型的三维点云鲁棒性部件分割方法，包括步骤：将三维点云数据通过多视角投影到二维深度图；使用语义SAM大模型融合各个视角下的二维深度图，得到融合特征图，以学习融合特征图中的部件级语义信息；通过适配器模块微调语义SAM大模型，将各个视角的二维深度图作为训练数据，对语义SAM大模型进行训练，使语义SAM大模型输出二维分割结果；语义SAM大模型将输出的二维分割结果集成回三维点云数据中，实现部件的三维点云分割。本发明提升了三维点云分割在复杂环境下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118606900A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411081166.0
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F18/25 , G06F40/284 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及涉及图像处理和计算机视觉技术领域，公开基于双模态交互的开放词汇三维场景理解方法，包括以下步骤：将原始点云数据输入三维场景理解模型，得到三维场景理解特征，所述三维场景理解特征同时具有文本信息描述和点云特征向量；所述三维场景理解模型包括点云特征提取网络、预训练图像语义提案网络、预训练图像生成文本网络、预训练文本编码网络、自适应语言文本编码器；构建损失函数对所述三维场景理解模型进行训练，所述损失函数包括实例预测损失函数、分类损失函数、图文匹配损失函数、关联损失函数。本发明结合点云、图像和语言类的模型，通过开放词汇和未见类别提高对三维场景的理解。
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公开(公告)号：CN118397282B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410849292.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F7/544
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开基于语义SAM大模型的三维点云鲁棒性部件分割方法，包括步骤：将三维点云数据通过多视角投影到二维深度图；使用语义SAM大模型融合各个视角下的二维深度图，得到融合特征图，以学习融合特征图中的部件级语义信息；通过适配器模块微调语义SAM大模型，将各个视角的二维深度图作为训练数据，对语义SAM大模型进行训练，使语义SAM大模型输出二维分割结果；语义SAM大模型将输出的二维分割结果集成回三维点云数据中，实现部件的三维点云分割。本发明提升了三维点云分割在复杂环境下的鲁棒性。
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