一种面向激光雷达点云数据的特征增强方法及系统
公开
摘要
本发明涉及一种面向激光雷达点云数据的特征增强方法，包括：获取目标环境中的点云数据；对点云数据进行体素化处理，得到体素化数据；利用三维稀疏卷积特征提取网络每一体素进行特征提取，得到多个尺度的体素特征；计算每一体素和点云数据中各点之间的权重，得到体素与点的反距离权重；根据体素与点的反距离权重，利用三次线性插值方法将体素特征插值到点云数据的各点上，得到每一点的多个尺度的点特征；对每一点，利用特征权重学习网络学习各尺度的点特征对应的权重，得到各尺度的点特征权重；利用各尺度的点特征权重对各尺度的点特征进行融合补充，得到多个尺度的增强点特征，融合了不同尺度下的点特征，对点特征进行增强，实现对点云数据的增强。
基本信息
专利标题 ：
一种面向激光雷达点云数据的特征增强方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596478A
申请号 ：
CN202210263878.9
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孔德明李晓伟沈阅高剑慧周逸人张文宇曹尚杰
申请人 ：
燕山大学;河北燕大燕软信息系统有限公司;秦皇岛港股份有限公司
申请人地址 ：
河北省秦皇岛市河北大街西段438号
代理机构 ：
北京高沃律师事务所
代理人 ：
韩雪梅
优先权 ：
CN202210263878.9
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06V10/20 G06N3/08 G06V10/80
法律状态
2022-06-07 ：
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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