一种面向3D点云识别的新型卷积神经网络

• 作者: 邹鹏 陈兴华 陈盟
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 环境感知 点云分类
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 1196-1200
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.05.037

摘要

针对无序、稀疏,并且浮动的三维点云特征识别问题,设计了一种点云特征提取的新型卷积神经网络架构:首先对点云三维空间位置进行竖直与水平方向上的角度索引编码,将点云转换为多通道点特征图;通过对点特征图进行多层次特征提取与融合,最终实现单目标点云的分类.在公开点云数据集上的算法对比测试表明,所提网络架构具备优异的准确性与实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈兴华	南京理工大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
2	陈盟	南京理工大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
3	邹鹏	南京理工大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0