• 专利申请
    2021-07-16
  • 公布公告
    2021-09-28
  • 授权日期
    2022-09-23
  • 终止
    2031-09-26
一种基于深度学习的摄影测量点云语义分割方法
一种基于深度学习的摄影测量点云语义分割方法
* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。 有效专利
CN202110805197.6 2021-07-16 G06K9/34 {{ classMap["G06K9/34"] }}
浙江工业大学 查看申请人名下所有专利
浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
专利分类项目

G06K9/34 : 在图像分布图中，相接触的或相重叠的图形的分割

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

G06N3/08 : 学习方法

专利注册信息
初审公告期号 2021-07-16 初审公告日期 2021-09-28
注册公告期号 2022-09-23 注册公告日期 2022-09-23
专用权期限 2021-09-28 - 2031-09-26 专利类型 发明公开
代理组织机构 杭州斯可睿专利事务所有限公司 查看该机构代理的所有专利
专利介绍
一种基于深度学习的摄影测量点云语义分割方法，首先为原始点云设计一组数据增强方法来提高局限训练数据的泛化能力；然后在网络的每一层动态地更新点云局部邻域图，将跨层点描述与上下文特征结合起来并逐层汇聚点云空间潜在语义信息；最后在每个网络层引入通道注意力机制使网络能够自适应学习通道间的权重，并由此建立基于轻量级通道注意池(ChannelAttentivePooling)的点云语义分割网络，实现复杂点云的细粒度语义分割。本发明提供一种轻量级、空间关系敏感且具有良好普适性的基于深度学习的摄影测量点云语义分割方法。
法律进度

  • 2024-09-03 专利权的转移 登记生效日: 2024.08.19 专利权人由浙江工业大学变更为德清县浙工大莫干山研究院 国家或地区由中国变更 ...

  • 2022-09-23 授权 ...

  • 2021-10-22 实质审查的生效 IPC(主分类): G06K 9/34 专利申请号: 202110805197.6 申请日: 2021.07. ...

  • 2021-09-28 公开 ...

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