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一种点云分割方法及装置
摘要文本
本发明提供了一种点云分割方法及装置，其方法包括：对点云进行局部聚类，获得多个面片，并基于多个面片构建同质图结构；同质图结构包括多个节点、节点特征嵌入向量和高维边特征；基于自编码器对高维边特征进行降维，获得低维边特征，并基于低维边特征构建异质图结构；异质图结构包括多个节点、多个簇以及各簇的边特征嵌入向量，各簇包括至少一个低维边特征；基于边特征嵌入向量确定各节点的聚合节点特征；将聚合节点特征输入至分类器，确定节点的节点类型，并基于节点类型对点云进行分割。本发明采用异质图结构表示点云，从非欧几里得数据的视角重构点云，构造了点云之间的边关系，提高了点云分割的精度和准确性。 微信公众号马克 数据网
申请人信息
- 申请人:武汉理工大学
- 申请人地址:430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
- 发明人: 武汉理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种点云分割方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311849507.X |
| 申请日 | 2023/12/29 |
| 公告号 | CN117496161A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | G06V10/26 |
| 权利人 | 武汉理工大学 |
| 发明人 | 熊彪; 朱睿姝; 王嘉馨 |
| 地址 | 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号 |
专利主权项内容
1.一种点云分割方法，其特征在于，包括：对点云进行局部聚类，获得多个面片，并基于所述多个面片构建同质图结构；所述同质图结构包括多个节点、节点特征嵌入向量和高维边特征；基于自编码器对所述高维边特征进行降维，获得低维边特征，并基于所述低维边特征构建异质图结构；所述异质图结构包括所述多个节点、多个簇以及各所述簇的边特征嵌入向量，各所述簇包括至少一个低维边特征；基于所述边特征嵌入向量确定各所述节点的聚合节点特征；将所述聚合节点特征输入至分类器，确定所述节点的节点类型，并基于所述节点类型对所述点云进行分割。