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题名基于局部感知的点云语义分割方法
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作者
刘培刚
薛开欣
袁昊
李宗民
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机构
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第15期6329-6337,共9页
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基金
国家重点研发计划(2019YFF0301800)
国家自然科学基金(61379106)。
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文摘
点云语义分割技术是点云数据处理、三维场景理解与分析的有效手段之一。针对点云场景中局部形态各异,导致网络模型识别特征困难的问题,提出了邻域分布关系学习和混合尺度融合的方法,来增强局部感知能力。在卷积算子思想的基础上,根据邻域内所有点在三个坐标轴方向上的联合分布,学习其在高维特征层面的关系,从而捕获局部的整体相关性。此外,将包含小范围底层特征和大范围深层特征的邻域进行整体融合,有效保留不同层级的特征,并能够辅助网络修正相似或错误特征。在场景分割数据集S3DIS、ScanNet上进行实验验证,结果表明该方法在总体精度和类均精度的评价指标上均有提升,证明了其有效性。
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关键词
三维场景
点云语义分割
卷积算子
局部感知
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Keywords
3D scenes
point cloud semantic segmentation
convolutional operators
local perception
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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