公开(公告)号：CN117392384A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311285454.3

申请日：2023-10-07

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 王美丽 ,  姜金岑 ,  杨恩德 ,  毛锐 ,  李梅 ,  李斌 ,  王小龙

IPC: G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种基于点云数据的场景分割方法及系统，涉及计算机三维视觉和机器学习技术领域，包括采集点云数据，在动态图卷积点云处理模型DGCNN引入跳跃图注意力机制，构建出动态跳跃图卷积场景分割模型；其中，场景分割模型采用自监督的部分级别跳跃距离重建任务，计算点部分之间的跳跃距离，学习点部分之间的上下文关系，生成跳跃特征；通过比较不同层级跳跃特征之间的欧氏距离得到跳跃距离矩阵，通过HGA将学习到的跳跃距离矩阵嵌入边缘权重中；将点云数据输入至场景分割模型中输出分割结果；通过自监督的部分级别跳跃距离重建任务，准确地学习点部分之间的上下文关系，从而有效地捕捉点云数据的复杂结构信息，提高了场景分割的精度。