基于超点图网络的三维点云室内场景分割模型

摘要：

针对点云数据集样本不均衡及PointNet网络无法充分利用点云邻域信息的问题,提出一种三维点云场景分割模型.根据几何信息将原始点云块同质分割为超点,利用小型PointNet网络将点云原始特征映射到高维空间中,并挖掘场景中深层语义信息.在此基础上,构建自归一化属性门控单元优化点云上下文语义分割效果,采用二维图像领域中的Focal Loss损失函数实现点云场景分割.实验结果表明,该模型在S3DIS数据集上的平均交并比、总体精度、平均精度分别达到63.8％、86.4％、74.3％,较SPG模型分别提升1.7、0.9、1.3个百分点.

关键词：场景分割;三维点云;上下文信息;同质分割;深度学习

所属期刊栏目：47

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;河南省高校科技创新团队支持计划

在线出版日期：2021-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：308-315