公开(公告)号：CN118038085B

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410417807.9

申请日：2024-04-09

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张丽娟 ,  冯洋月 ,  李芝贻 ,  杨笑康 ,  张丽辉 ,  李东明 ,  马丽

IPC: G06V10/46 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/764 ,  G06V10/778 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于孪生网络的点云关键点检测方法及装置，涉及点云关键点检测领域。解决了现有技术输入的点云是单视角或存在缺陷时，其无法有效输出缺失位置的关键点的问题。所述方法包括将两个同一个物体的不同的单视觉点云数据输入孪生网络模型中，通过无监督学习训练得到两组有点云位置的受约束的关键点；将两组所述受约束的关键点拼接，合成完整的所述物体的关键点；通过孪生网络模型中的两个网络拟合，得到完整的不被约束的关键点；将检测关键点的任务分配给对应的关键点类别，得到训练好的孪生网络模型；输出一组受约束的关键点和一组不受约束的关键点，完成点云关键点的检测。还适用于缺失位置的关键点检测中。

公开(公告)号：CN118038085A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410417807.9

申请日：2024-04-09

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张丽娟 ,  冯洋月 ,  李芝贻 ,  杨笑康 ,  张丽辉 ,  李东明 ,  马丽

IPC: G06V10/46 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/764 ,  G06V10/778 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于孪生网络的点云关键点检测方法及装置，涉及点云关键点检测领域。解决了现有技术输入的点云是单视角或存在缺陷时，其无法有效输出缺失位置的关键点的问题。所述方法包括将两个同一个物体的不同的单视觉点云数据输入孪生网络模型中，通过无监督学习训练得到两组有点云位置的受约束的关键点；将两组所述受约束的关键点拼接，合成完整的所述物体的关键点；通过孪生网络模型中的两个网络拟合，得到完整的不被约束的关键点；将检测关键点的任务分配给对应的关键点类别，得到训练好的孪生网络模型；输出一组受约束的关键点和一组不受约束的关键点，完成点云关键点的检测。还适用于缺失位置的关键点检测中。