10.3969/j.issn.1672-9722.2020.05.037
一种面向3D点云识别的新型卷积神经网络
针对无序、稀疏,并且浮动的三维点云特征识别问题,设计了一种点云特征提取的新型卷积神经网络架构:首先对点云三维空间位置进行竖直与水平方向上的角度索引编码,将点云转换为多通道点特征图;通过对点特征图进行多层次特征提取与融合,最终实现单目标点云的分类.在公开点云数据集上的算法对比测试表明,所提网络架构具备优异的准确性与实时性.
卷积神经网络、环境感知、点云分类
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
2020-07-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1196-1200