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本发明涉及一种基于联合动态图卷积的点云数据自动分割方法，包括：设计并实现联合动态图卷积层用于局部特征提取，具体地，联合动态图卷积层首先根据输入计算得到各点的K近邻连边点构建图，因此经过每个联合动态图卷积层构建的图在训练中都是动态变化的。之后联合所有浅层的特征图，将所有K近邻连边点的浅层特征向量拼接后，再经过MLP并进行最大池化后得到该点的输出特征向量，然后将所有点的输出特征向量组合得到点云特征图；基于联合动态图卷积层构建深度神经网络；强化网络训练目标，训练时在经典的交叉熵损失函数的基础上增加点的类特征相似约束，以优化网络的训练。最后将待测点云输入训练好的网络中得到点云分割结果。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN202010364651.4
Filing Date： 2020-04-30
Publication Date： 2022-09-23
Pub. No.： CN111583263B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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