【摘 要】
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随着科技的发展,大场景三维点云应用在越来越多的领域中,研究人员对大场景三维点云分类研究不断深入,各种分类模型层出不穷,并取得了不错的成就,尤其是近几年来,卷积神经网络的出现,极大地推动了大场景三维点云分类的前进和发展,在自动驾驶、三维城市建模、无人船巡航等领域得到了广泛的应用。本文针对大场景三维点云分类任务,提出了两种不同的框架,具体的工作如下:（1）针对卷积神经网络中出现的梯度消失/爆炸、特征丢
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随着科技的发展,大场景三维点云应用在越来越多的领域中,研究人员对大场景三维点云分类研究不断深入,各种分类模型层出不穷,并取得了不错的成就,尤其是近几年来,卷积神经网络的出现,极大地推动了大场景三维点云分类的前进和发展,在自动驾驶、三维城市建模、无人船巡航等领域得到了广泛的应用。本文针对大场景三维点云分类任务,提出了两种不同的框架,具体的工作如下:（1）针对卷积神经网络中出现的梯度消失/爆炸、特征丢失等问题而导致的分类精度低,提出一种基于残差卷积神经网络的大场景点云分类框架模型（Feature-RNet）来实现点云分类工作。该框架模型不直接以三维点云数据作为输入,而是以通过KNN方法提取三维点云的二维特征和三维特征构建的特征图像作为输入,避免了二维网络框架对三维点云数据直接处理的不适应性,使得三维点云适用于二维网络;该模型设计的RNet框架结构利用了残差模块,一方面可以防止梯度爆炸,网络退化等问题,另一方面通过addition操作,将提取的深层特征与浅层特征相加,在一定程度上减少卷积过程中造成的信息丢失问题对最终结果的影响,从而提高分类精度。采用公开的Oakland三维数据集以及GML数据集分别对Feature-RNet框架模型进行训练。实验结果表明,在Oakland 3D数据集上,与现有的其他深度学习分类框架相比,本文提出的框架在分类精度上有较大的提升,总体分类准确率能达到97.7%。同时,Feature-RNet框架在GML数据集上也取得了不错的效果。（2）针对分类效率低且参数量大的问题,提出一种基于自注意力机制的轻量级卷积神经网络（Light-BotNet）。该框架在于通过对点云数据进行特征提取,以相邻的特征点构造特征图像作为Light-BotNet网络框架的输入,并使用该模型完成大场景点云分类,将应用在图像分类的BotNet框架成功应用到了三维点云分类任务中。实验结果表明,该方法与现有的多数点云分类方法相比,在Oakland 3D数据集上达到了98.1%的总体分类精度,与此同时,尽可能减少了参数的数量和训练时间,使得网络进一步快速收敛以及减少计算量。
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