基于多模态特征融合点云数据分类方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于多模态特征融合点云数据分类方法及装置，方法包括下述步骤：利用预先设立的多视角卷积神经网络模型进行图像特征提取；利用预先设立的点云Transformer模型对点云数据进行点云特征提取；将图像特征和点云特征利用特征融合模块进行多模态特征融合，根据融合后的特征得到点云数据分类结果；所述特征融合模块包括第一通路和第二通路，所述第一通路在中间使用对应尺寸将原多视角卷积神经网络模型的数据和特征融合模块的中间结果进行叠加；所述第二通路是从所述点云Transformer模型获得的特征，也在中间对应尺度的位置将原点云Transformer模型的输出和中间结果进行叠加。本发明通过设计的多模态特征融合模块将两个模型的优点缺点进行互补，从而提升分类效果。
基本信息
专利标题 ：
基于多模态特征融合点云数据分类方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494708A
申请号 ：
CN202210085153.5
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
胡建芳李世顺
申请人 ：
中山大学
申请人地址 ：
广东省广州市海珠区新港西路135号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
李斌
优先权 ：
CN202210085153.5
主分类号 ：
G06V10/40
IPC分类号 ：
G06V10/40 G06V10/77 G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/40
申请日 : 20220125
申请日 : 20220125
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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