基本信息:
- 专利标题： 基于多维特征配准的二维图像与点云的融合方法及装置
- 申请号：CN202311103838.9 申请日：2023-08-30
- 公开(公告)号：CN117274756A 公开(公告)日：2023-12-22
- 发明人： 郑文杰 , 杨祎 , 张峰达 , 李壮壮 , 辜超 , 朱文兵 , 林颖 , 刘萌 , 崔其会 , 李勇 , 乔木 , 任敬国 , 孙艺玮 , 吕俊涛 , 邢海文 , 李程启 , 李笋 , 李文博 , 顾朝亮 , 李龙龙 , 师伟 , 李杰 , 朱庆东 , 张丕沛 , 伊峰 , 高志新 , 许伟
- 申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院
- 申请人地址： 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 专利权人： 国网山东省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人： 国网山东省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址： 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 代理机构： 北京远大卓悦知识产权代理有限公司
- 代理人： 吴朝阳
- 主分类号： G06V10/80
- IPC分类号： G06V10/80 ; G06T7/30 ; G06V10/82 ; G06N3/0455 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于多维特征配准的二维图像与点云的融合方法，包括：预处理二维图像和三维点云数据；采用卷积神经网络进行特征提取；采用卷积核全连接层融合得到共享特征表示；构建深度学习模型：深度学习模型包括编码器和解码器，编码器主要由卷积层和池化层构成，卷积层包括多个尺度不同的卷积核；全连接层产生输出特征；解码器为每个像素预测语义类别；模型训练与优化得到预测模型；将待处理对象的二维图像和对应的三维点云数据输入预测模型，得到待处理对象的融合信息。本发明具有提升融合精度，满足高精度融合需要的有益效果。本发明还提供了一种融合装置，包括预处理模块、配准投影模块、特征提取模块、特征融合预测模块及输出模块。