基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法

针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚合局部与全局的特征得到特征矩阵。计算两个特征矩阵的相似度矩阵并额外地为其添加边缘松弛块,有效降低了不可行匹配对配准鲁棒性的影响,同时对相似度矩阵进行归一化等计算得到软对应置信度矩阵,根据预测的对应点空间特征是否一致来寻找点云在低重叠场景下更精确的对应关系,使用直接定义在对应关系上的损失来训练网络,将软对应关系转换为一对一的硬匹配关系,最终通过随机抽样一致性刚性变换求解器执行配准。实验结果表明,在重叠率低于30%的3DLoMatch场景中,该方法的特征匹配召回率和配准召回率相比于高度关注重叠区域的成对点云配准等方法至少提高了3.7和3.9个百分点,并且具有较强的鲁棒性。

交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法

本文针对场景中目标多样性和尺度不统一等现象造成的边缘分割错误、特征不连续问题,提出了一种交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法.该方法以交叉特征融合的方式合并编码器输出的多尺度特征,在融合高层语义信息时使用复合卷积注意力模块进行处理,避免上采样操作造成的特征信息丢失以及引入噪声的影响,细化目标边缘分割效果.同时提出了深度可分离残差卷积,在此基础上设计并实现了结合残差的金字塔池化模块——RASPP,对交叉融合后的特征进行处理,获得不同尺度的上下文信息,增强特征语义表达.最后,将RASPP模块处理后的特征进行合并,提升分割效果.在Cityscapes和CamVid数据集上的实验结果表明,本文提出方法相比现有方法具有更好的表现,并且对场景中的目标边缘有更好的分割效果.

面向主题的智慧城市指标体系裁剪方法

针对现有指标体系面面俱到却无法突出主题、基于这种指标体系的测评结果无法体现城市特色等问题,提出了一种面向主题的智慧城市指标体系裁剪方法。该方法在现有的指标体系基础上,结合主题特色,以层次分析法为核心,通过领域专家赋分、判断矩阵生成、特征分解、一致性比例判断和判断矩阵调整等步骤,并基于事先设定的指标项权重的阈值,裁减掉与主题不太相关的指标项,进而更新该主题下的指标项的权重,实现了面向主题的指标体系裁剪。实验结果表明:基于该方法裁剪出的面向主题的指标体系的总体测评结果,与在原指标体系下的测评大致相同;同时,对于与主题特别符合的城市,在裁剪后的指标体系的测评下表现较突出,测评结果会有一定的提升,既突出了主题,又兼容了总体;其测评结果可为建设智慧城市提供辅助支撑,并在一定程度上促进智慧城市全面发展。