发明公开
- 专利标题: 一种基于神经网络的空间目标点云配准方法及设备
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申请号: CN202210391138.3申请日: 2022-04-14
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公开(公告)号: CN114972454A公开(公告)日: 2022-08-30
- 发明人: 张艳 , 张鑫 , 马非凡 , 黄坤
- 申请人: 中山大学·深圳 , 中山大学
- 申请人地址: 广东省深圳市光明区新湖街道公常路66号;
- 专利权人: 中山大学·深圳,中山大学
- 当前专利权人: 中山大学·深圳,中山大学
- 当前专利权人地址: 广东省深圳市光明区新湖街道公常路66号;
- 代理机构: 北京集佳知识产权代理有限公司
- 代理商 刘思言
- 主分类号: G06T7/33
- IPC分类号: G06T7/33 ; G06T7/246 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本申请公开一种基于神经网络的空间目标点云配准方法及设备,通过获取待配准目标对象的目标点云数据集,然后利用预训练的点云配准神经网络模型,处理目标点云数据集,以得到待配准目标对象的目标运动真值。其中,点云配准神经网络模型为,利用标注有运动真值标签的训练对象的点云数据样本集训练得到,目标运动真值为待配准目标对象在不同视角下的相对运动,最后根据目标运动真值确定待配准目标对象的架构,完成空间目标点云的配准过程。该方案可以利用训练好的点云配准神经网络模型得到待配准目标对象准确的目标旋转矩阵和目标平移向量,可以降低点云配准的误差,提高配准率。