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申请/专利权人：西安微电子技术研究所
摘要：本发明公开了一种基于多角度特征融合模型的废钢材厚度分类方法及相关设备，一方面，相较于直接三维表示，本发明将多视角采样图片与相机位置坐标相结合构建一个节点为不同视图特征表示的视图‑图，在获取输入数据途径简单的同时可利用成熟的高级网络框架进行特征提取，另一方面，相较于简单融合如最大或平均选取，本发明利用局部图注意力卷积模块和非局部信息传递模块分层学习包含多个视图关系的多角度全局特征描述符，针对多角度拍摄的二维图像集合，图卷积能有效解决图像位置分布不规则的数据结构，实现根据邻近矩阵进行节点特征更新和权重再分配。
主权项：1.基于多角度特征融合模型的废钢材厚度分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1获取单一废钢材的不同视角采样图片并标注厚度类别，生成废钢材数据集；S2对废钢材数据集进行预处理，将经过预处理后的多视图废钢图像送入残差神经网络提取三维废钢物体实例的多视图特征；S3将数据集中不同视角采样图片提取出的多视图特征与其对应的相机位置坐标相结合，构建一个节点为不同视图特征表示的有向特征表示图；S4对有向特征表示图进行多视图特征融合获得具有三维对象多角度特征的全局描述符，基于全局描述符对废钢材厚度分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安微电子技术研究所 基于多角度特征融合模型的废钢材厚度分类方法及相关设备
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