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公开（公告）号CN122990319A | 申请号CN202611194988.9 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人桂林理工大学 |
分类号G06V10/764(2022.01), G06V10/26(2022.01), G06V10/44(2022.01), G06V10/82(2022.01) | 申请日2026-08-07 | 公开日2026-10-27 |
发布日期2026-10-27 | 文档 ID84635774953000007 | 源数据页码55 |
专利语言zh | ||
本发明提供一种点云数据分类方法和装置，属于点云分类技术领域，上述方法包括：导入待处理点云数据，对待处理点云数据进行特征分析得到中心点数据和待处理点云特征集合；对中心点数据和待处理点云特征集合进行几何特征分析得到目标几何特征集合；对目标几何特征集合进行预测分析，并将预测分析结果作为点云数据分类结果。本发明能够在保持状态空间模型线性建模效率的同时显式地补偿了局部物理空间几何关系，提高了点云任务的几何判别能力和训练稳定性，解决了点云序列化导致局部空间拓扑关系弱化、现有状态空间模型缺乏显式几何引导、统一增强容易造成特征漂移和训练不稳定的问题。
附图 1