基于面向点云的局部语义和跨层级依赖的图像识别方法

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正文
推荐专利
基于面向点云的局部语义和跨层级依赖的图像识别方法
申请号:CN202510206592
申请日期:2025-02-25
公开号:CN120147655B
公开日期:2025-12-02
类型:发明专利
摘要
一种基于面向点云的局部语义和跨层级依赖的图像识别方法,其特征在于,包括:1:构建基于面向点云的局部语义和跨层级依赖的图像识别系统;2:图像采集模块采集原始图像数据;3:预处理模块对原始图像数据进行预处理,得到标准数据;4:LCHNet网络中的嵌入层获取标准数据,提升标准数据的特征维度,得到嵌入数据;5‑8:各个特征提取模块对输入数据数据进行特征提取,得到特征数据;9:中介注意力模块进行中介注意力机制计算,得到多层次特征数据;10:加法单元将第四特征数据和多层次特征数据相加,得到综合特征数据;11:图像识别模块对综合特征数据进行图像识别操作,输出图像识别结果。效果:提高了点云模型的泛化能力和特征提取能力。
技术关键词
特征提取模块 图像识别方法 多层次特征 上采样 多层感知器 图像识别模块 层级 语义 原始图像数据 图像识别系统 注意力机制算法 图像分类识别 图像采集模块 信息处理单元 输出端 图像类别
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