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針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)本身信息量不足導(dǎo)致現(xiàn)有三維點(diǎn)云分類方法分類精度較低的問題，結(jié)合多模態(tài)特征融合，設(shè)計(jì)一種三維點(diǎn)云分類模型。通過引入投影圖對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)信息進(jìn)行擴(kuò)充，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)同時(shí)作為輸入，對(duì)Pointcut模型提取的點(diǎn)云特征與CNN模型提取的投影圖特征進(jìn)行加權(quán)融合，從而得到最終分類結(jié)果。在Modelnet40數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果表明，該模型的分類精度達(dá)到964%，相比 Pointcut模型提升47個(gè)百分點(diǎn)。
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