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公开(公告)号：CN116862962A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310867586.0
申请日：2023-07-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双注意力机制的三维点云配准方法。步骤S1：使用多层下采样对输入两帧点云操作获取不同稀疏度的点云；步骤S2：不同稀疏度的点云根据对应点匹配模块计算两帧点云的对应关系；步骤S3：匹配点对的特征映射经过双注意力机制到描述符特征模块得出描述符特征；步骤S4：对应点匹配模块输出的置信矩阵和描述符特征模块输出经过奇异值分解模块求出旋转变换矩阵；步骤S5：最后一层下采样层计算旋转变换矩阵作为粗配准过程，再通过精配准过程的权重配比策略对粗配准结果进行精细化。本发明在基于深度学习的点云配准框架中，针对关注不同层次的特征影响引入双注意力机制，为解决配准误差积累设计了权重配比策略，避免误差积累情况的发生。
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