摘要
本发明公开了基于图卷积和外部注意力机制的点云去噪方法,涉及人工智能与三维数据处理技术领域,包括以下步骤:步骤一,获取含噪点云数据,将含噪点云数据划分为局部点云块;步骤二,采用三维图卷积对局部点云块进行特征提取,得到特征矩阵;步骤三,采用外部注意力模块对特征矩阵进行更新,得到更新特征;步骤四,对更新特征进行特征解码和点云块拼接,生成完整去噪点云。本申请通过利用三维图卷积技术,可以并行处理无序点云数据,能够捕捉无序点云的局部几何结构,结合外部注意力机制降低计算复杂度,提高了点云去噪精度,适用于自动驾驶、机器人导航、三维建模等需要高质量点云数据的场景。
技术关键词
注意力机制
三维数据处理技术
记忆单元
矩阵
联合损失函数
无序点云
定义
卷积技术
多尺度
复杂度
解码
点分配
输出特征
模块
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