龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体公开了一种基于局部特征嵌入全局特征的点云配准方法及系统、存储介质，方法包括以下步骤：S1、对点云数据进行体素下采样并提取各个层次的点云特征；S2、对下采样后的点云进行分组，组成局部点云；S3、对局部点云提取点对特征，再将点对特征嵌入进所述点云特征中，获得融合了局部特征的超点特征；S4、根据所述超点特征距离获取超点的对应关系，并在对应超点的局部点中寻找对应点，根据对应估计最后的变换矩阵，完成配准。该方案通过提取超点附近的局部特征并使用加权融合的方式将局部特征融合进超点特征中以增强超点的局部感知能力，有效提高寻找到的对应超点的准确率，有效改善配准结果。
主权项：1.一种基于局部特征嵌入全局特征的点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对点云数据进行体素下采样并提取各个层次的点云特征；S2、对下采样后的点云进行分组，组成局部点云；S3、对局部点云提取点对特征，再将点对特征嵌入进所述点云特征中，获得融合了局部特征的超点特征；S4、根据所述超点特征距离获取超点的对应关系，并在对应超点的局部点中寻找对应点，根据对应估计最后的变换矩阵，完成配准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于局部特征嵌入全局特征的点云配准方法及系统、存储介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号