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针对航空旅客托运行李相似度高、几何特征强、材质复杂等特点,提出一种基于多层神经网络的航空行李点云检测方法。该方采用MLP结构对点云的全局特征进行描述,并针对点云的几何特征引入X-Conv卷积以增强对边缘点云的几何描述,增强网络对空洞点云的识别能力。
基于神经网络的航空行李点云检测方法研究
【摘 要】
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针对航空旅客托运行李相似度高、几何特征强、材质复杂等特点,提出一种基于多层神经网络的航空行李点云检测方法。该方采用MLP结构对点云的全局特征进行描述,并针对点云的几
【机 构】
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中国民航大学机器人研究所
【出 处】
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电子世界
【发表日期】
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2020年7期
【基金项目】
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天津市教委科研计划项目:自助托运行李试运性的深度学习方法研究(项目编号2019KJ118)
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