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公开(公告)号：CN116452866A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310349933.0
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/26 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种基于点云‑体素的几何自适应点云分类和分割方法及装置，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：构建基于体素的深度卷积算子和基于点的位置自适应池化算子；根据构建的深度卷积算子和位置自适应池化算子，构建基于点云‑体素的特征提取模块，自适应地提取和融合输入点云中不同尺度的特征；根据构建的特征提取模块，构建基于点云‑体素的几何自适应网络；输入点云分类数据集和点云部件分割数据集对构建的几何自适应网络进行训练，利用训练好的几何自适应网络实现点云的形状分类和部件分割任务。采用本发明，能够提高点云形状分类和部件分割的精度并具有高效快速的特点。
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公开(公告)号：CN115631319B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211361582.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
Abstract: 本发明提供一种基于交叉注意力网络的回环检测方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：对激光雷达原始三维点云数据进行预处理，获得对应的球面投影图，即训练帧；构建基于自注意力机制和交叉注意力机制的重叠度估计网络；利用得到的训练帧，训练所述重叠度估计网络；利用训练好的重叠度估计网络估计每对扫描对之间的重叠度，扫描对为两帧激光雷达的球面投影图，选取重叠度估计值高于阈值的扫描对作为回环检测候选对象，对于当前帧，选择重叠度估计值最大的候选者作为回环匹配帧，且判定该回环匹配帧位置为回环检测结果。采用本发明，能够提高回环检测或地点识别中的准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN115631319A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211361582.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
Abstract: 本发明提供一种基于交叉注意力网络的回环检测方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：对激光雷达原始三维点云数据进行预处理，获得对应的球面投影图，即训练帧；构建基于自注意力机制和交叉注意力机制的重叠度估计网络；利用得到的训练帧，训练所述重叠度估计网络；利用训练好的重叠度估计网络估计每对扫描对之间的重叠度，扫描对为两帧激光雷达的球面投影图，选取重叠度估计值高于阈值的扫描对作为回环检测候选对象，对于当前帧，选择重叠度估计值最大的候选者作为回环匹配帧，且判定该回环匹配帧位置为回环检测结果。采用本发明，能够提高回环检测或地点识别中的准确率和召回率。
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