摘要
本发明提供一种基于高斯泼溅的三维物体语义自动标注的方法,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:步骤1,采集园区建筑物表面、道路设施、绿化植被和动态物体的三维点云数据,并根据三维点云数据的密度、场景复杂度和动态物体特性,动态调整全局分布、循环次数和邻域搜索范围,生成三维空间概率描述;步骤2,将三维空间概率描述输入多尺度特征融合网络,提取多模态场景特征组,包括几何曲率、材质反射和语义关联特征,并通过溯源诊断单元实时监控特征质量,以生成特征质量评估报告。本发明通过多维度数据处理和自适应算法调整标注三维物体语义,优化资源配置,提升标注准确性和效率。
技术关键词
三维点云数据
空间分布信息
动态物体
复杂度
生成三维空间
语义
多物体
场景特征
交互式界面
特征融合网络
输入多尺度
资源分配
生成特征
强化学习框架
生成场景
密度
曲率特征
报告
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资源状态信息
网络部署
异构计算系统
参数
非易失性存储介质
复杂度
智能管理方法
人机交互平台
动态物体
协调控制模块
chirp信号
最大化算法
中频信号
FMCW雷达设备
复杂度
半导体芯片良品率
机器学习分类器
优化工艺参数
半导体晶圆
分析芯片
代码生成方法
上下文无关文法
转化算法
语句
关系