【摘 要】
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本文针对三维点云数据的不均匀问题以及三维场景的语义分割问题,通过对三维点云数据的采集原理以及相关处理技术进行深入理解,提出了基于二维图像灰度的插值算法和三维点云语
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本文针对三维点云数据的不均匀问题以及三维场景的语义分割问题,通过对三维点云数据的采集原理以及相关处理技术进行深入理解,提出了基于二维图像灰度的插值算法和三维点云语义分割网络模型LGF-Net(Local feature and Global feature Fusion Network)。具体工作内容如下:(1)针对点云的不均匀问题,本文将点云的均匀性计算作为后续插值算法的基础,提出了基于二维图像灰度的插值算法。该算法首先利用点云的均匀性计算结果对点云进行标记,确定进行插值算法的待插值区域,再将三维点云数据和二维图像数据进行融合。插值算法主要通过近邻点二维图像灰度与当前插值点灰度的差值进行自适应加权,再对待插值点进行深度预测。相对于传统插值方法,本算法在提升点云密度的同时,提高了点云的均匀度。(2)针对三维点云场景的语义分割任务,本文在PointNet网络模型基础上,提出了改进的网络模型LGF-Net。网络提取深层特征的卷积层采用基于最远点采样算法的逐点卷积方式提取点云的全局特征信息。网络的提取浅层特征的卷积层应用了方向编码卷积以提取点云的局部特征信息。融合局部特征和全局特征后,LGF-Net对三维点云实现语义分割。实验结果表明LGF-Net显著提高了点云中小物体的分割及识别的准确率。
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