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公开(公告)号:CN113592013A
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202110900943.X
申请日:2021-08-06
Applicant: 国网新源水电有限公司富春江水力发电厂 , 国家电网有限公司 , 国网新源水电有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的三维点云分类方法,利用构建的图神经网络,完成对原始点云输入数据的点云分类;所述图神经网络包括特征提取层、两组交替分布的图注意力层和池化层、激活函数层、读出层、全连接层和输出层。采用图注意力机制,同时考虑点和边的属性,结合使用图的池化操作,将图逐步变小,构建图神经网络来对三维点云分类,从而可以有效的提高三维点云分类的准确率。采用本发明的方法对ModelNet40数据集(包含40个类别的CAD模型)进行分类处理,经测试,在该数据集上分类正确率为91.5%。
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公开(公告)号:CN113592013B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202110900943.X
申请日:2021-08-06
Applicant: 国网新源水电有限公司富春江水力发电厂 , 国家电网有限公司 , 国网新源水电有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的三维点云分类方法,利用构建的图神经网络,完成对原始点云输入数据的点云分类;所述图神经网络包括特征提取层、两组交替分布的图注意力层和池化层、激活函数层、读出层、全连接层和输出层。采用图注意力机制,同时考虑点和边的属性,结合使用图的池化操作,将图逐步变小,构建图神经网络来对三维点云分类,从而可以有效的提高三维点云分类的准确率。采用本发明的方法对ModelNet40数据集(包含40个类别的CAD模型)进行分类处理,经测试,在该数据集上分类正确率为91.5%。
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