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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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2 篇 graph convolutio...
2 篇 local features
2 篇 rcdnet

机构

1 篇 harbin inst tech...
1 篇 state key labora...

作者

1 篇 dianyong yu
1 篇 changan hu
1 篇 hu changan
1 篇 jieming lou
1 篇 lou jieming
1 篇 saiyingnan bian
1 篇 bian saiyingnan
1 篇 yu dianyong

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检索条件"主题词=Graph convolution Point cloud"

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A RCDNet for outdoor unmanned sweeping vehicles based on graph convolutional network 33

A RCDNet for outdoor unmanned sweeping vehicles based on gra...

引用

33rd Chinese Control and Decision Conference (CCDC)

作者： Yu, Dianyong Bian, Saiyingnan Hu, Changan Lou, Jieming Harbin Inst Technol State Key Lab Robot & Syst Harbin Peoples R China

ISBN: (纸本)9781665440899

This paper proposes a graph convolutional network for road curb point detection (RCDNet) which converts road curb point detection into a point cloud segmentation problem. The input of the network comes from the point cloud below the segmented road edge. First, the point cloud enters a permutation network to ensure that the spatial permutability of the point cloud remains unchanged. Then a neighbor number k is given, and k neighbor points of each point are calculated through the xyz attribute of the point cloud. These k neighbor points used as the local features of the point are fused with the xyz attributes of the point to construct the edge feature. Then convolving the edge features to extract higher-level point cloud spatial information. Through this method of fusion of local features and global features, more local information of the point cloud can be obtained, so that the network can segment the three-dimensional point cloud with higher accuracy.

关键词： graph convolution point cloud Local features RCDNet

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A RCDNet for outdoor unmanned sweeping vehicles based on graph convolutional network

A RCDNet for outdoor unmanned sweeping vehicles based on gra...

引用

第33届中国控制与决策会议

作者： Dianyong Yu Saiyingnan Bian Changan Hu Jieming Lou State Key Laboratory of Robotics and System Harbin Institute of Technology

This paper proposes a graph convolutional network for road curb point detection(RCDNet) which converts road curb point detection into a point cloud segmentation *** input of the network comes from the point cloud below the segmented road ***,the point cloud enters a permutation network to ensure that the spatial permutability of the point cloud remains *** a neighbor number k is given,and k neighbor points of each point are calculated through the xyz attribute of the point *** k neighbor points used as the local features of the point are fused with the xyz attributes of the point to construct the edge *** convolving the edge features to extract higher-level point cloud spatial *** this method of fusion of local features and global features,more local information of the point cloud can be obtained,so that the network can segment the three-dimensional point cloud with higher accuracy.

关键词： graph convolution point cloud Local features RCDNet

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