WO2023284251 - METHODS AND SYSTEMS FOR SEMANTIC SEGMENTATION OF POINT CLOUD
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2023/284251
Publication Date
19.01.2023
International Application No.
PCT/CN2021/139358
International Filing Date
17.12.2021
Title **
[English]
METHODS AND SYSTEMS FOR SEMANTIC SEGMENTATION OF POINT CLOUD
[French]
PROCÉDÉS ET SYSTÈMES DESTINÉS À LA SEGMENTATION SÉMANTIQUE DE NUAGE DE POINTS
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO.,LTD.
Huawei Administration Building, Bantian,Longgang District
Shenzhen, Guangdong 518129, CN
Inventors
CHENG, Ran
19 Allstate Parkway
Markham, Ontario L3R 5A4, CA
RAZANI, Ryan
194 Holmes Ave.
North York, Ontario M2N 4N1, CA
LIU, Bingbing
19 Allstate Parkway
Markham, Ontario L3R 5A4, CA
Priority Data
17/378,155
16.07.2021
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
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International Searching Authority |
CNIPA
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Translation |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1379 | |
| EPO | Filing, Examination | 9383 | |
| Japan | Filing | 591 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 3510 |
Total: 15438 USD
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Abstract[English]
Systems, methods and apparatus for sematic segmentation of 3D point clouds using deep neural networks. The deep neural network generally has two primary subsystems: a multi-branch cascaded subnetwork that includes an encoder and a decoder, and is configured to receive a sparse 3D point cloud, and capture and fuse spatial feature information in the sparse 3D point cloud at multiple scales and multi hierarchical levels; and a spatial feature transformer subnetwork that is configured to transform the cascaded features generated by the multi-branch cascaded subnetwork and fuse these scaled features using a shared decoder attention framework to assist in the prediction of sematic classes for the sparse 3D point cloud.[French]
La présente invention concerne des systèmes, des procédés et un appareil destinés à la segmentation sémantique de nuages de points en 3D à l'aide de réseaux neuronaux profonds. Le réseau neuronal profond comprend d'une façon générale deux sous-systèmes primaires : un sous-réseau en cascade à branches multiples qui comprend un codeur et un décodeur et est configuré pour recevoir un nuage de points en 3D épars et pour capturer et fusionner des informations de caractéristiques spatiales dans le nuage de points en 3D épars à des échelles multiples et à des niveaux hiérarchiques multiples ; et un sous-réseau de transformateur de caractéristiques spatiales qui est configuré pour transformer les caractéristiques en cascade générées par le sous-réseau en cascade à branches multiples et fusionner ces caractéristiques mises à l'échelle à l'aide d'un cadre d'attention de décodeur partagé pour aider à la prédiction de classes sémantiques pour le nuage de points en 3D épars.