一种基于状态空间模型的点云分类方法

一种基于状态空间模型的点云分类方法，涉及深度学习和三维点云目标分类领域，解决现有点云深度学习模型局部几何特征和全局特征提取不足的问题。本发明方法通过几何特征耦合和交叉路径特征协调增强器对点云目标进行分类。利用具有几何特征耦合机制的局部几何池化通过在局部中心点与其邻域之间协调传播和动态聚合几何信息，提高局部特征判别能力；利用设计的协同特征增强器采用双路径混合交互，有效处理局部突变和稀疏关键信号，突破了传统SSM全局建模的局限性，实现了点云目标的高精度分类。