【摘 要】
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室内场景理解在自动驾驶、人机交互、智能机器人等领域具有广泛的应用价值。然而,如何快速地利用层次化结构信息分析三维室内场景,仍然是一个待解决的问题。随着三维室内场景的数据越来越多,使用深度学习的方法可以有效地对室内场景中的家具物体特征进行提取,但大部分深度学习方法对室内场景的信息利用仍局限在家具物体的语义层面,这限制了与室内场景层次化结构信息相关的研究与应用。本文从层次化分析的角度提出了基于递归神经
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室内场景理解在自动驾驶、人机交互、智能机器人等领域具有广泛的应用价值。然而,如何快速地利用层次化结构信息分析三维室内场景,仍然是一个待解决的问题。随着三维室内场景的数据越来越多,使用深度学习的方法可以有效地对室内场景中的家具物体特征进行提取,但大部分深度学习方法对室内场景的信息利用仍局限在家具物体的语义层面,这限制了与室内场景层次化结构信息相关的研究与应用。本文从层次化分析的角度提出了基于递归神经网络的三维室内场景分割方法。另外,利用层次化的思想,本文提出了基于生成对抗式模仿学习的三维室内场景合成方法,并在此基础上设计了相应的原型系统。本文成果主要体现在以下三个方面:(1)提出基于递归神经网络的层次化三维室内场景分割方法。本文提出了一种基于多叉树和递归神经网络的层次化场景分割网络。本文的网络主要由节点解码模块和节点分割模块组成,节点解码模块主要用于向下层传递上层的递归特征,节点分割模块使用子流形稀疏卷积神经网络分割每个节点的点云。本文方法可以自顶向下地将点云表示的三维室内场景按照多叉树的方式分割成多个子场景,然后在每个子场景中分割出具体的家具。为了训练该网络,本文还组织了大规模场景数据集中的部分数据,并设计了五种子场景,这为未来的层次化三维场景分割工作提供了基础。(2)提出基于生成对抗式模仿学习的层次化三维室内场景合成方法。本文提出了一种基于生成对抗式模仿学习的层次化三维室内场景合成方法,可以自动地合成具有各种子场景功能且布局合理的室内场景。为了保证家具模型的位置正确,本文基于模仿学习的奖励函数设计并实现了相应的非重叠约束、不挡门约束和层次化约束。本文方法基于层次树结构,在用户提供了子场景和初始房间布局后,能自动合成具有所需子场景功能的三维室内场景,且能保证合成场景的合理性。(3)设计了Point2Scene三维室内场景合成原型系统。本文将基于递归神经网络的层次化室内场景分割方法和基于模仿学习的层次化场景合成方法进行了结合,设计并实现了层次化三维室内场景合成的原型系统。在用户输入扫描的三维室内场景点云后,该系统会通过本文的分割方法自动分析其中的子场景,用户也可以直接输入要合成的子场景,该系统会利用本文的场景合成方法自动合成具有相关子场景功能的三维室内场景。本文系统可以作为室内场景点云分析的工具,也可以帮助没有任何设计经验的用户设计具有层次结构的室内场景。
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