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申请/专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
摘要：本发明涉及深度学习与高性能计算的交叉领域，特别是涉及一种实时三维科学计算体素数据的特征提取方法和装置。该方法包括：获取体素数据，体素数据包含目标三维物体的空间数据；将体素数据输入第一深度神经网络，对目标三维物体进行定位，获得目标三维物体的中心位置和坐标轴尺寸信息；根据中心位置和坐标轴尺寸信息，对体素数据进行裁剪，得到包含空间数据的体素子数据；将体素子数据进行SVD分解，得到目标三维物体的近似水平姿态体素数据；对近似水平姿态体素数据进行点云化处理，获得点云数据；将点云数据输入第二深度神经网络，得到包含有目标三维物体的类别、姿态和尺寸的特征数据。
主权项：1.一种对三维物体进行特征提取的方法，其特征在于，应用于三维科学计算体素数据之上，包括以下步骤：获取体素数据，所述体素数据包含目标三维物体的空间数据；将所述体素数据输入第一深度神经网络，对所述目标三维物体进行定位，获得所述目标三维物体的中心位置和坐标轴尺寸信息；根据所述中心位置和所述坐标轴尺寸信息，对所述体素数据进行裁剪，得到包含所述空间数据的体素子数据；将所述体素子数据进行SVD分解，得到所述目标三维物体的近似水平姿态体素数据；对所述近似水平姿态体素数据进行点云化处理，获得点云数据；将所述点云数据输入第二深度神经网络，得到包含有所述目标三维物体的类别、姿态和尺寸的特征数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算机网络信息中心 一种实时三维科学计算体素数据的特征提取方法和装置
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