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公开(公告)号：CN116468893A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310452962.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度网络的三维点云面片分割方法，使用深度神经元网络生成固定数量面片集，网络前端使用带有残差前馈的类PointNet特征提取器获得输入点云中每个点的高维特征，网络后端在训练时使用可微SLIC对高维空间中的点进行聚类；基于网络生成的固定数量面片提出了两种可能应用，应用一的主要思路是先获得网络输出的面片集合，再对每一个面片使用其面片中心点最近的原点云真实点来替代该面片从而实现降采样。应用二的主要思路是对面片分割的结果进行区域生长以实现点云分割，分两阶段进行面片生长，第一阶段是基于边界面片的初步生长，第二阶段是针对复杂陡峭三维结构的再次面片生长。
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