【摘 要】
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三维点云数据任务在计算机视觉以及机器人领域有着广泛的应用,随着深度学习技术在智慧出行、智能家居和智能园区等领域的发展为点云的分类和分割领域提供了新的可能性。然而,由于点云数据本身的不规则性、无序性、稀疏性等固有属性的存在,使得现有的三维点云深度学习架构仍无法避免特征信息提取能力不足、网络框架泛化能力差等问题。本课题以局部采样算法为基础,对三维点云数据的方向编码卷积设计、深度学习分类、分割网络结构设
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三维点云数据任务在计算机视觉以及机器人领域有着广泛的应用,随着深度学习技术在智慧出行、智能家居和智能园区等领域的发展为点云的分类和分割领域提供了新的可能性。然而,由于点云数据本身的不规则性、无序性、稀疏性等固有属性的存在,使得现有的三维点云深度学习架构仍无法避免特征信息提取能力不足、网络框架泛化能力差等问题。本课题以局部采样算法为基础,对三维点云数据的方向编码卷积设计、深度学习分类、分割网络结构设计进行研究,并由此构建了OEPointNet2（Orientation-encoding PointNet++）分类分割网络,及OECNN（Orientationencoding Convolutional Neural Network）分类分割网络,具体内容如下:首先,针对三维点云数据任务中的特征提取能力不足的情况,基于局部点云特征提取的思想,研究一种方向编码卷积模型用于提取局部高维语义特征。方向编码卷积模型的构建为后续点云分类分割网络的搭建和研究提供了基础,通过数据增强处理、过拟合问题的处理、优化算法的分析为分类分割网络的性能提供了保障。其次,借鉴PointNet++的分层结构设计,研究一种采样卷积模块用于点集特征的下采样和特征提取,结合方向编码卷积模型在原始点集特征上的学习能力,由此搭建OEPointNet2分类网络。利用OEPointNet2分类网络提取的特征信息以及特征传播层的设计,实现特征的上采样过程,通过特征的信息融合完成对样本中的点标签预测,从而构建OEPointNet2分割网络,并在公开数据集上对OEPointNet2分类分割网络进行实验验证。最后,使用方向编码卷积模型并结合不同的池化策略,简化OEPointNet2的网络结构,提出OECNN网络用于点云数据的分类分割任务。通过对超参数的实验分析以及时间、空间复杂度,鲁棒性测试,验证了OECNN的网络性能。
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