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一种基于深度学习的建筑物三维点云配准方法

来源：尚车旅游网

（19）中华人民共和国国家知识产权局

（12）发明专利申请

（21）申请号 CN201810517923.2 （22）申请日 2018.05.25 （71）申请人厦门大学

地址 361000 福建省厦门市思明南路422号

（10）申请公布号 CN1087675A

（43）申请公布日 2018.11.06

（72）发明人程明;操小飞;王程;李军

（74）专利代理机构厦门致群专利代理事务所(普通合伙)

代理人刘兆庆

（51）Int.CI

权利要求说明书说明书幅图

（）发明名称

一种基于深度学习的建筑物三维点云配准方法

（57）摘要

本发明公开了一种基于深度学习的建筑物

三维点云配准方法，包括以下步骤：S1、训练数据的获取；S2、深度学习模型的构建；S3、模型训练及调优；S4、待检测数据预处理；S5、检测点云关键区域；S6、检测点云关键点；S7、判断关键点对应关系；S8、计算转换关系及配准。本发明将深度学习应用于点云配准的两个关键步骤：寻找关键点及确定匹配关系。本发明充分利用深度学习对点云数据的表征能力来分步骤寻找

关键区域、定位关键点，相对于传统的遍历方式极大地加快了检测速度，并且用深度网络模型学习点云特征而代替手工特征，使得算法更加鲁棒和高效。

法律状态

法律状态公告日

2018-11-06 2018-11-06 2018-11-30

法律状态信息

公开公开

实质审查的生效

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公开公开

实质审查的生效

权利要求说明书

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说明书

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