基于多视点目标识别网络的三维目标识别方法

本发明涉及目标视觉识别技术领域，具体为基于多视点目标识别网络的三维目标识别方法，具体包括以下步骤：数据采集、数据预处理、特征提取、特征融合、目标分类与定位、模型训练以及实时目标识别。本发明通过多视点数据的综合利用，减少单视角数据的局限性，提高识别精度，通过共享权重的多视点CNN和注意力机制，能更好地捕捉目标物体的特征，通过注意力机制动态调整特征权重，增强模型对复杂场景的适应能力，即便在光照变化、遮挡和视角变化的情况下，仍能保持较高的识别精度，共享权重的网络设计减少了模型的参数量，降低了计算复杂性，适合实时应用，通过分阶段训练和优化器的选择，模型能够在较短时间内收敛，提高了训练效率。