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公开(公告)号：CN115797557A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211468322.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T17/00 , G06T3/40 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于图注意力网络的自监督3D场景流估计方法，首先构建特征提取网络即图注意力网络，将相邻两帧点云输入到图注意力网络结构中，根据不同的距离信息来提取空间信息，聚合最佳特征；其次构建循环成本量层，将提取到的局部特征送入到该结构中进行特征融合，以便更好地学习融合后的特征，进行跨尺度注意力操作；然后进行点云上采样得到原始3D场景流；最后再次通过图注意力结构对获得的场景流进行特征聚合并进行平滑性处理，得到精确的3D场景流。
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