【摘 要】
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针对道路场景下三维激光点云语义分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络并几何点云多特征的端到端语义分割方法。首先,通过球面投影,构造出点云距离、相邻夹角及表面
【机 构】
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首都师范大学资源环境与旅游学院三维信息获取与应用教育部重点实验室; 首都师范大学资源环境与旅游学院空间信息技术教育部工程研究中心;
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针对道路场景下三维激光点云语义分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络并几何点云多特征的端到端语义分割方法。首先,通过球面投影,构造出点云距离、相邻夹角及表面曲率等特征图像,以便于应用卷积神经网络;接着,利用卷积神经网络对多特征图像进行语义分割,得到像素级的分割结果。本文方法将传统点云特征融入卷积神经网络,提升语义分割效果。使用KITTI点云数据集测试,结果表明本文的三维点云多特征卷积神经网络语义分割方法效果优于SqueezeSeg V2等其它没有结合点云特征的语义分割方法。与SqueezeSeg V2网络相比,本文方法对于车辆、自行车和行人分割的精确率分别提高了0.3%、21.4%、14.5%。
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