一种基于双向长短时记忆网络的3D点云目标识别方法

本发明公开了一种基于双向长短时记忆网络的3D点云目标识别方法，首先对原始点云数据进行预处理，对预处理后的点云数据进行特征嵌入，之后基于双向长短时记忆网络进行数据特征提取，对数据进行局部特征聚合和全局特征聚合，以增强特征提取，提升数据表达能力；构建基于全连接层的点云数据识别模型，并对模型进行训练和评估，并基于此进行点云数据识别。本发明的方案在不降低计算精度的情况下，用较少的计算资源和内存资源捕获3D点云序列之间的长期依赖关系，并基于此提取的特征进行聚合，实现精确识别。