公开(公告)号：CN112149725A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202010991678.6

申请日：2020-09-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈苏婷 ,  陈怀新

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T5/10 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种基于傅立叶变换的谱域图卷积3D点云分类方法，包括：利用G‑PointNet网络模型对输入的原始点云进行几何采样处理：通过设置一个角度阈值V，将点的邻域夹角值大于的点划分至几何特征区域G且剩余的点划分至其它区域T，采样获得各区域点云；基于Dynamic KNN局部图构造方法引入一个扩张率E，选择性地每隔E个近邻点云建立一个局部几何图。利用基于傅立叶变换的谱域图卷积方法进行谱域图卷积，获得多个池化后的图局部特征并通过G‑PointNet得到全局特征进行分类，获取得到分类结果。本发明有效解决了点云密集程度分布不均匀问题，保留了空间几何信息，能高效的区分点云的边缘点同时分离噪声点，提高分类精度。

公开(公告)号：CN112149725B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202010991678.6

申请日：2020-09-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈苏婷 ,  陈怀新

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T5/10 ,  G06T7/11 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于傅立叶变换的谱域图卷积3D点云分类方法，包括：利用G‑PointNet网络模型对输入的原始点云进行几何采样处理：通过设置一个角度阈值V，将点的邻域夹角值大于的点划分至几何特征区域G且剩余的点划分至其它区域T，采样获得各区域点云；基于Dynamic KNN局部图构造方法引入一个扩张率E，选择性地每隔E个近邻点云建立一个局部几何图。利用基于傅立叶变换的谱域图卷积方法进行谱域图卷积，获得多个池化后的图局部特征并通过G‑PointNet得到全局特征进行分类，获取得到分类结果。本发明有效解决了点云密集程度分布不均匀问题，保留了空间几何信息，能高效的区分点云的边缘点同时分离噪声点，提高分类精度。