全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
关键词
- 基于改进图卷积神经网络的航空行李特征感知
- 作者： 邢志伟 朱书杰 李彪 来源： 浙江大学学报(工学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 行李特征感知 三维点云 自注意力机制 航空运输 图卷积神经网络
- 描述： 针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题，设计以PointNet++为基准，融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块，提取航空行李点云中相邻点的关联空间结构特征，感知区域特征空间的内在联系.通过全局特征聚合模块学习行李点云局部特征间的相关性，自适应聚合航空行李局部特征，形成点云全局上下文信息.利用循环最大池化层回收特征降维中丢弃点的特征，在多个层次上收集航空行李的特征信息，在减少信息冗余的同时，保留强度鲜明的局部、全局特征激活.实验结果表明，航空行李分类的平均精度和整体精度分别为94.68%和96.32%，比PointNet++分别提高了6.53%和5.07%.该网络模型的航空行李特征感知性能优于现有的其他智能算法，能够为航空行李码放空间优化及控制提供准确、可靠、有效的输入.