《表1 MKF Pointnet++采样流程》

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《融合MKF的Pointnet++优化算法研究》

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采样具体流程如表1所示，首先设置模型的初始参数，接着将深度传感器等设备所采集到的点云样本数据输入进模型，并对输入的点云样本数据进行局部区域的划分．然后通过迭代最远点的方法获取该局部区域内指定数量的质心点，再根据邻域规则，对上述所选择质心点的一定范围内选取点云集，若该点云集的密度符合点云密度要求，则对点云数据采用Pointnet模型处理从而获得点云特征向量．若该区域点云密度不足，则进一步扩大采样尺度半径，并重新进行采样，对低密度尺度半径内的采样进行舍弃，直至该区域的点云密度能符合要求，再输入Pointnet模型处理获得特征向量．