融合CNN和MRF的激光点云层次化语义分割方法

摘要：

三维点云语义分割的结果包含着对场景中多个目标的识别,是三维场景信息提取的重要环节,在智慧城市等多个领域扮演关键角色.由于三维激光点云数据量庞大、场景复杂性高等问题,大多数现有方法只能以相对较低的识别率提取有限类型的对象.本文提出了一种在三维激光点云场景中结合残差学习和马尔可夫随机场(MRF)优化的层次化多类型目标自动提取框架.该框架首先将点云滤波为地面点和非地面点;然后从非地面点中提取建筑物以降低场景复杂度;接着基于现有深度模型引入残差学习模块对剩下点云进行逐点分类;最后采用马尔可夫随机场进行后处理和分类结果优化,以提高激光点云语义分割的准确率.对3个室外大规模点云场景分别进行的试验结果表明,本文方法可以对多种类型的点云场景进行有效语义分割,每个数据集的3项指标(召回率、精确度和F1值)分别为(94.6％、96.8％、95.7％)、(88.5％、90.5％、89.2％)和(95.3％、95.2％、95.3％).此外,与现有较前沿方法相比,本文方法显著提高了语义分割性能.

关键词：激光点云、语义分割、层次化提取、残差学习、马尔可夫随机场(MRF)

所属期刊栏目：50

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：自然资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题;国家自然科学基金;国家重点研发计划;江苏省研究生科研与实践创新计划项目

在线出版日期：2021-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：215-225