基于全融合网络的三维点云语义分割方法及系统

本发明公开了一种基于全融合网络的三维点云语义分割方法及系统，涉及计算机视觉的三维场景语义分割领域。该方法包括以下步骤：对点云进行层级下采样，提取高层语义特征和多尺度特征；对高层语义特征进行渐进式逐层解码，得到渐进式解码特征图；对多尺度特征分别进行特征解码，得到多层次解码特征图；将渐进式解码特征图与多层次解码特征图融合，得到的特征用于预测每个点的类别标签；根据预测的标签，更新网络参数。本发明能保留大小物体信息，准确预测点云类别。

《基于全融合网络的三维点云语义分割方法及系统》是一发明专利，专利号为 2020105192179，当前法律状态为已下证，由中南民族大学提出申请，发明人为刘李漫;谭龙雨;刘佳;胡怀飞，申请日期为2020-06-09，公开（公告）日期为2024-03-01，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/64 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉，计算机网络技术，短视频处理，图像视频处理人机交互、短视频、短剧、电视剧、电影拍摄、影视作品、视频处理、视频剪辑、游戏、小程序、软件、传媒广告、博物馆、舞台展览、AI人工智能短剧，图像处理，AI，软件，互联网，多媒体，系统，处理器，服务器，计算机，智能生图，视觉，网络、互联网、信息处理、电子信息图文，自媒体，短视频 AI影视。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于全融合网络的三维点云语义分割方法及系统，涉及计算机视觉的三维场景语义分割领域。该方法包括以下步骤：对点云进行层级下采样，提取高层语义特征和多尺度特征；对高层语义特征进行渐进式逐层解码，得到渐进式解码特征图；对多尺度特征分别进行特征解码，得到多层次解码特征图；将渐进式解码特征图与多层次解码特征图融合，得到的特征用于预测每个点的类别标签；根据预测的标签，更新网络参数。本发明能保留大小物体信息，准确预测点云类别。

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