一种基于泰勒级数构建曲面的三维点云语义分割方法

    公开(公告)号:CN119850941A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202311350299.9

    申请日:2023-10-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于泰勒级数构建曲面的三维点云语义分割方法。以往的基于点的点云语义分割网络,通过附加更多信息,例如欧几里得距离、注意力机制,或应用各种变换,例如图形构造、体素化,间接地从几何形状中学习。这些操作可能会导致复杂的预处理和大量的计算。本发明以PointNet++作为基础网络,采用3D点云作为输入数据,利用最远点采样进行点云下采样,获得下采样的中心点之后,利用球查询获得点云的邻域点。在局部几何形状特征提取模块,利用泰勒级数将点云转换为三角形曲面,缓解了以往的局部几何形状信息提取方法带来的带来信息丢失,或者在变换过程中带来局部细节几何形状的变形问题。

    一种基于局部非局部特征聚合的三维点云语义分割方法

    公开(公告)号:CN118587428A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202310194858.5

    申请日:2023-03-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于局部非局部特征聚合的三维点云语义分割方法。该发明针对现有的特征学习过程是噪声敏感的,且其只考虑相邻区域的局部信息交互,然后通过层次结构获取全局上下文,通常会导致自下而上的特征学习,从而导致提取的特征信息受离群点的影响,且存在特征冗余的情况,提出了一种基于局部信息与非局部特征信息加权求和的方法。本发明以3D点云为输入,在点局部单元中采用相对坐标作为局部特征;在点的非局部特征提取模块中,我们使用采样点作为查询点,通过注意力机制来计算采样点在这一层中与整个点云的相关度,然后进行MLP作为非局部信息,最后进行加权和,以实现点局部特征和点非局部特征的融合,以此提取更具代表性的特征。

    一种基于BP神经网络的工程机械运行状态判断方法

    公开(公告)号:CN115982638A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211547021.6

    申请日:2022-12-05

    Abstract: 本发明公开了本发明提出了一种基于BP神经网络的工程机械运行状态判断方法。在已有的震动幅度法上做了改进,在使用三轴加速度传感器数据的基础上,同时加入了陀螺仪传感器的数据作为判断依据之一。陀螺仪数据的加入对旋转运作的机械设备的判断效果会更佳,模型的效果更好。同时,使用神经网络的方法对工程机械的运行状态进行判断,模型的适应度更好、误判率也更低。采用的震动幅度判断法不具备侵入性,对于工程机械状态的判断具有普适性,对于安装和维护都比较方便。使用该方法在如今海量的历史运行数据下,可以得到一个良好的模型,为上层基于设备状态进行智能调度等智慧工地应用提供了一种良好的解决方案。

    一种基于体素和图卷积的三维点云语义分割方法

    公开(公告)号:CN115719420A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202211536504.6

    申请日:2022-12-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于体素和图卷积的三维点云语义分割方法。该发明基于图卷积网络(GCN)通过充分保留数据粒度和利用点相互关系能带来显著的性能,但基于点的网络在数据结构(例如,最远点采样(FPS)和邻近点查询)上花费了大量时间,限制了速度和可扩展性的问题,提出基于体素和图卷积的解决方案,该方法可以快速有效的构建点云表示,提升网络的处理速度和可扩展性。本发明提出的基于体素和图卷积的三维点云语义分割方法,通过构建覆盖感知网格查询(CAGQ),利用网格空间的效率,覆盖感知网格查询(CAGQ)提高了空间覆盖率,同时降低了理论时间复杂度;然后将CAGQ生成的局部点组输入由图卷积构成的网格上下文聚合(GCA),通过执行网格上下文池化以提取网格邻域的上下文特征,从而完成特征信息的提取。

    一种基于智能手机视觉检测的铁离子检测方法

    公开(公告)号:CN115684035A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211368655.5

    申请日:2022-11-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于智能手机视觉检测的自然水体中铁离子浓度检测方法。该发明在环境监测方向上具有一定的通用性,该发明以自然水体中铁离子浓度检测为说明案例。现有检测方法检测设备使用复杂、价格昂贵、检测过程操作繁琐、且不能实地测量,在图像处理过程中使用比色法对自然光照条件下拍摄的图像进行处理使其可以反映所测水体样本中铁离子浓度的含量,并以此为基础设计开发完整可用的移动端手机应用程序。有移动端App作为平台的基于智能手机视觉检测的自然水体中铁离子浓度检测方法能够较精准的检测水体中铁离子浓度,且对于各种自然光环境下拍摄的图片都能够取得较好的识别效果。

    一种基于BERT-TextCNN的外卖评论分类方法

    公开(公告)号:CN115659972A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211368446.0

    申请日:2022-11-03

    Abstract: 针对线上外卖平台评论文本,本发明设计了一种基于BERT‑TextCNN的外卖评论分类方法。现有的针对外卖评论文本的极性判别多倾向于总体情感倾向判别,而忽略了对于食品不同特征的情感倾向分类。因此,本发明利用BERT做词嵌入处理,将BERT模型训练所获得词向量矩阵通过Text‑CNN网络对文本进行长距离编码。本发明首次将BERT‑TextCNN网络用作多特征文本分类,处理中文外卖评论文本一类的多属性评价。在Text‑CNN网络的卷积和池化模块,本发明加入了降维卷积模块注意力机制(CBAM)对模型做优化处理,这也是首次将CBAM应用于一维文本处理,可以有效提升分类准确率。通过上述模型,可以有效判别外卖评论中的不同主题并分析相关特征评价的情感极性,实现基于用户评论的多特征情感极性分析。

    一种基于改进SiamFC的单目标交通标志跟踪方法

    公开(公告)号:CN114639082A

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202111471304.2

    申请日:2021-12-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进SiamFC的单目标交通标志跟踪方法。该发明在多分辨率单目标检测方向上有一定的通用性,该专利以交通标志跟踪为说明案例,交通标志的跟踪采集易存在光照不均、模糊等影响。针对单目标跟踪问题,将SiamFC算法中的骨干网络由AlexNet变为ResNet‑50,以孪生网络(siamFC)为基础,引入多分辨率在线选择分支方法,加入分类和回归分支,优化单目标跟踪中遇到的形变、尺度变化等相关问题,使跟踪过程中更加准确,并且通过不同的数据集对实验数据进行整理及研究,最终实现了单目标跟踪算法,该算法可以在复杂的背景环境下跟踪单目标对象且在目标对象发生较大位移或者遮挡时依然取得了较好的效果。

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