公开(公告)号：CN113902920A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111136226.0

申请日：2021-09-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 徐永洋 ,  曾子寅 ,  谢忠 ,  万杰 ,  伍魏超 ,  唐唯

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的点云特征提取方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于图卷积神经网络的点云特征提取网络；将训练数据集输入点云特征提取网络，使用K近邻搜索算法对每个点构建邻接图；计算获取每个点的空间几何信息和多维特征，并进行融合，获取每个点的局部特征；根据每个点的邻接图和局部特征，计算获取每个点的全局特征；将全局特征和局部特征进行融合，获取融合特征；通过训练数据集和融合特征对进行网络迭代训练后，得到训练好的点云特征提取网络；将测试数据集输入训练好的点云特征提取网络，输出点云特征的语义预测结果。本发明能够同时学习局部特征和全局特征，提高了点云语义预测分类的精度。

公开(公告)号：CN117611812A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311530649.X

申请日：2023-11-14

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 徐永洋 ,  唐唯 ,  谢忠 ,  孙宗宇 ,  万杰 ,  罗紫薇 ,  孟泽

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于邻域增强与聚合的点云语义分割方法、设备及介质，其方法包括：获取并预处理原始点云数据，得到点云信息矩阵、输入点云信息矩阵至编码器初始编码层，处理得到点云特征矩阵、使用编码器对点云特征矩阵包含的特征进行编码、对应编码器建立解码器进行解码、使用注意力机制合并解码器结果，得到输出特征矩阵、处理输出特征矩阵，进而预测分割结果；设备及介质用于实现方法；本发明的有益效果是：更准确、更充分地提取局部上下文特征，进一步增强语义分割的效果。

公开(公告)号：CN113902920B

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202111136226.0

申请日：2021-09-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 徐永洋 ,  曾子寅 ,  谢忠 ,  万杰 ,  伍魏超 ,  唐唯

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的点云特征提取方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于图卷积神经网络的点云特征提取网络；将训练数据集输入点云特征提取网络，使用K近邻搜索算法对每个点构建邻接图；计算获取每个点的空间几何信息和多维特征，并进行融合，获取每个点的局部特征；根据每个点的邻接图和局部特征，计算获取每个点的全局特征；将全局特征和局部特征进行融合，获取融合特征；通过训练数据集和融合特征对进行网络迭代训练后，得到训练好的点云特征提取网络；将测试数据集输入训练好的点云特征提取网络，输出点云特征的语义预测结果。本发明能够同时学习局部特征和全局特征，提高了点云语义预测分类的精度。

公开(公告)号：CN114067075B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202111135205.7

申请日：2021-09-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 伍魏超 ,  徐永洋 ,  谢忠 ,  曾子寅 ,  唐唯

IPC: G06T17/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于生成对抗网络的点云补全方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于生成对抗网络的点云补全网络；将训练数据集输入点云补全网络，对训练数据集中的点云进行投影变换和边界提取，得到边界特征点；计算边界特征点中的每个点的多维几何特征，并进行串联，得到点云的特征向量；根据特征向量，计算点云在各个投影方向上的补全结果，并进行全连接解码，得到补全后的点云；构建损失函数，对点云补全网络进行迭代训练后，得到训练好的点云补全网络；通过训练好的点云补全网络对测试数据集进行点云补全。本发明更关注结构信息和细粒度区域的补全，且能通过不同方向的投影生成缺失的点云，明显提高了点云的补全精度。

公开(公告)号：CN114067075A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111135205.7

申请日：2021-09-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 伍魏超 ,  徐永洋 ,  谢忠 ,  曾子寅 ,  唐唯

IPC: G06T17/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于生成对抗网络的点云补全方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于生成对抗网络的点云补全网络；将训练数据集输入点云补全网络，对训练数据集中的点云进行投影变换和边界提取，得到边界特征点；计算边界特征点中的每个点的多维几何特征，并进行串联，得到点云的特征向量；根据特征向量，计算点云在各个投影方向上的补全结果，并进行全连接解码，得到补全后的点云；构建损失函数，对点云补全网络进行迭代训练后，得到训练好的点云补全网络；通过训练好的点云补全网络对测试数据集进行点云补全。本发明更关注结构信息和细粒度区域的补全，且能通过不同方向的投影生成缺失的点云，明显提高了点云的补全精度。