【摘 要】
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机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。针对大尺度真实场景点云数据分割精度低的问题,提出了一种适用于点云数据语义分割的网络结构。首先,构建了一个双边特征聚合结构,通过分别处理点云的几何信息和语义信息,达到充分利用点云特征信息的目的。其次,使用近邻特征的高维空间相关性计算点与点之间的相互作用,进行局部邻域的上下文信息增
【基金项目】
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国家自然科学基金（U2013210）项目资助；
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机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。针对大尺度真实场景点云数据分割精度低的问题,提出了一种适用于点云数据语义分割的网络结构。首先,构建了一个双边特征聚合结构,通过分别处理点云的几何信息和语义信息,达到充分利用点云特征信息的目的。其次,使用近邻特征的高维空间相关性计算点与点之间的相互作用,进行局部邻域的上下文信息增强。提出了一种混合池化结构代替最大值池化,减少信息损失,使用横向跨层池化连接来增强特征多样性。最后,引入注意力机制提取全局特征,滤除尺度噪声,增强特征在空间上的表现力。实验结果表明,该方法在大尺度真实场景点云数据集S3DIS上的平均交并比为68.2%,平均准确率为80.7%,比PointNet提高了20.6%和14.5%,客观指标优于已有的代表性方法。
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