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基于多空间相似度的卷积双胞胎点网络叶片轮廓拼接系统

基于多空间相似度的卷积双胞胎点网络叶片轮廓拼接系统

IPC分类号 : G06T3/40,G06T7/00,G06T7/13,G06K9/46,G06K9/62

申请号
CN202110462690.2
可选规格

    看了又看

  • 专利类型:
  • 法律状态: 有权
  • 公开号: CN112991187A
  • 公开日: 2021-06-18
  • 主分类号: G06T3/40
  • 专利权人: 四川大学

专利摘要

专利摘要

本发明公开了基于多空间相似度的卷积双胞胎点网络叶片轮廓拼接系统,包括数据采集模块、卷积双胞胎点网络和数据拼接模块,卷积双胞胎点网络包括迭代数次的网络模块,网络模块包括特征提取模块、匹配矩阵模块、注意力机制模块和奇异值分解模块;特征提取模块采用边缘卷积网络结构提取源点云和目标点云中的高维空间特征,再利用高维空间特征和坐标空间分别计算出特征空间匹配矩阵和坐标空间匹配矩阵,然后通过注意力机制处理特征空间匹配矩阵和坐标空间匹配矩阵之间的冲突得到最终的匹配矩阵,通过最终的匹配矩阵计算出源点云和目标点云中点的对应关系,最后通过奇异值分解求出刚体转化,根据多次迭代求解出最优的刚体转化。

权利要求

1.基于多空间相似度的卷积双胞胎点网络叶片轮廓拼接系统,其特征在于包括:

数据采集模块,用于采集不同视场下的叶片轮廓点云数据,叶片轮廓点云数据包括视场1的源点云数据X,X={x1,x2,…,xi,…,xn}和视场2的目标点云数据Y,Y={y1,y2,…,yj,…,ym},视场2为视场1刚体转换前后的视场;

卷积双胞胎点网络,用于求解出最优的刚体转化,所述卷积双胞胎点网络包括迭代数次的网络模块,所述网络模块包括特征提取模块、匹配矩阵模块、注意力机制模块和奇异值分解模块;所述特征提取模块内设置有孪生结构的边缘卷积网络,用于分别提取刚体转换后的源点云数据X及目标点云数据Y中的高维空间特征FX和FY,FX={Fx1,Fx2,…,Fxi,…,Fxn},FY={Fy1,Fy2,…,Fyj,…,Fym},刚体转换后的源点云数据X是指源点云数据X与上一次迭代输出的刚体转换相乘后获取的数据;

所述匹配矩阵模块用于匹配出源点云数据X和目标点云数据Y中对应坐标数据,并通过以下计算模型计算出源点云数据X和目标点云数据Y中对应坐标数据的关系,

式中,MF(i,j)为高维空间特征FX中第i个点的高维特征数据与高维空间特征FY中第j个点的高维特征数据的匹配相似度,MC(i,j)为源点云数据X中第i个点的二维空间坐标数据与目标点云数据Y中第j个点的二维空间坐标数据的匹配相似度,βF、βC为退火参数,αF、αC为抑制外点的对应,Fxi为高维空间特征FX中第i个点的高维特征数据,Fyj为高维空间特征FY中第j个点的高维特征数据,xi为源点云数据X中第i个点的二维空间坐标数据,yj为目标点云数据Y中第j个点的二维空间坐标数据;

所述注意力机制模块用于处理特征空间匹配矩阵MF(i,j)和坐标空间匹配矩阵MC(i,j)冲突,通过提取MF(i,j)和MC(i,j)中行最大值,并将两个最大值列向量进行特征堆叠,经过softmax函数后分别与MF(i,j)和MC(i,j)相乘,相乘后MF(i,j)和MC(i,j)再相加获得最终匹配矩阵M(i,j);

所述奇异值分解模块是对源点云X和加权目标点云M*Y进行奇异值分解,获得优化后的刚体转换;

数据拼接模块,用于根据求解的刚体转换拼接出叶片轮廓。

2.根据权利要求1所述的基于多空间相似度的卷积双胞胎点网络叶片轮廓拼接系统,其特征在于:所述数据采集模块采用搭载四轴测量系统上的线激光轮廓仪。

基于多空间相似度的卷积双胞胎点网络叶片轮廓拼接系统专利购买费用说明

专利买卖交易资料

Q:办理专利转让的流程及所需资料

A:专利权人变更需要办理著录项目变更手续,有代理机构的,变更手续应当由代理机构办理。

1:专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2:按规定缴纳著录项目变更手续费。

3:同时提交相关证明文件原件。

4:专利权转移的,变更后的专利权人委托新专利代理机构的,应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A:(1)直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,(2)通过代办处缴纳,(3)通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q:专利转让变更,多久能出结果

A:著录项目变更请求书递交后,一般1-2个月左右就会收到通知,国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。

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