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龍圖騰網(wǎng)恭喜中北大學(xué)申請(qǐng)的專利一種融合持久同調(diào)的三維點(diǎn)云分類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114581718B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210233977.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種融合持久同調(diào)的三維點(diǎn)云分類方法是由況立群;萬(wàn)嘉龍;熊風(fēng)光;韓慧妍;楊曉文;張?jiān)?韓燮;龐敏;薛紅新;王爽;孫福盛;郭磊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種融合持久同調(diào)的三維點(diǎn)云分類方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種融合持久同調(diào)的三維點(diǎn)云分類方法，為解決當(dāng)前三維點(diǎn)云分類技術(shù)中缺乏對(duì)點(diǎn)云拓?fù)涮卣鬟M(jìn)行表征的問(wèn)題，本發(fā)明在現(xiàn)有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)云分類技術(shù)PointNet++基礎(chǔ)上，進(jìn)一步引入代數(shù)拓?fù)鋵W(xué)中的持久同調(diào)方法進(jìn)行點(diǎn)云分類。首先，構(gòu)建點(diǎn)云witness單純復(fù)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從貝蒂數(shù)和持久圖兩個(gè)方面量化點(diǎn)云的持久同調(diào)拓?fù)涮卣鳌Ｆ浯危x一個(gè)基于持久同調(diào)的損失函數(shù)，據(jù)此對(duì)三維點(diǎn)云分類的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各項(xiàng)參數(shù)。最后，利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行三維點(diǎn)云的分類任務(wù)。測(cè)試結(jié)果顯示，本發(fā)明顯著提升了點(diǎn)云分類準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種融合持久同調(diào)的三維點(diǎn)云分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種融合持久同調(diào)的三維點(diǎn)云分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，建立三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集兩部分，同時(shí)完成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理；步驟2，通過(guò)witness單純復(fù)形構(gòu)建三維點(diǎn)云的witness單純復(fù)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；步驟3，在三維點(diǎn)云的witness單純復(fù)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中計(jì)算其持久同調(diào)特征；步驟4，定義一種基于持久同調(diào)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)；步驟5，訓(xùn)練三維點(diǎn)云分類任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；步驟6，利用步驟5訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入三維點(diǎn)云測(cè)試數(shù)據(jù)集，進(jìn)行三維點(diǎn)云的分類任務(wù)，輸出每個(gè)點(diǎn)云所屬物體的類別標(biāo)簽；所述步驟4中定義一種基于持久同調(diào)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，具體步驟為：步驟4.1，將持久性圖中的所有特征點(diǎn)按照持久時(shí)長(zhǎng)yk-xk從大到小進(jìn)行排序，因此，表示在持久圖的第k個(gè)維度上，持久時(shí)間排在第i位的特征點(diǎn)，和分別表示該特征點(diǎn)的產(chǎn)生時(shí)間和消失時(shí)間；步驟4.2，定義點(diǎn)云P在第k個(gè)維度下的損失函數(shù)為： 步驟4.3，對(duì)于給定的一個(gè)三維點(diǎn)云P，定義其在所有拓?fù)淇臻g維度下的持久同調(diào)損失函數(shù)，該函數(shù)公式定義如下： 步驟4.4，定義整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)由交叉熵?fù)p失函數(shù)和持久同調(diào)損失函數(shù)兩部分構(gòu)成，即： 其中，X表示三維點(diǎn)云的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，ω表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各項(xiàng)參數(shù)，α表示持久同調(diào)損失函數(shù)的權(quán)重占比，式中的為交叉熵?fù)p失函數(shù)，用于度量?jī)蓚€(gè)概率分布間的差異性信息。

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