【摘 要】
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近年来,随着三维空间（3D）视觉传感器的广泛运用,三维计算机视觉应运而生。在计算机视觉领域,对三维点云进行语义分割,可用于对三维场景的理解。本文将ORBSLAM3以及已有的点云稠密重建开源项目结合,通过3D传感器采集或合成RGBD图像生成局部点云,并利用SLAM跟踪得到的位姿,完成运动中室内场景点云模型的建立。本文对已有点云重建开源项目进行了以下两点改进:一是增加了用于MYNT等双目深度相机的自建
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近年来,随着三维空间（3D）视觉传感器的广泛运用,三维计算机视觉应运而生。在计算机视觉领域,对三维点云进行语义分割,可用于对三维场景的理解。本文将ORBSLAM3以及已有的点云稠密重建开源项目结合,通过3D传感器采集或合成RGBD图像生成局部点云,并利用SLAM跟踪得到的位姿,完成运动中室内场景点云模型的建立。本文对已有点云重建开源项目进行了以下两点改进:一是增加了用于MYNT等双目深度相机的自建节点,增强了该项目对不同类采集设备的适应性。二是将其与ORBSLAM3结合,使该项目支持部分3D传感器的IMU模块,并实现点云重建功能与ORBSLAM3的Atlas地图集管理机制的集成。在三维点云的语义分割方面,本文主要对点云语义分割神经网络KPConv结构进行改进,受到ResNext在网络结构方面设计思路的启发,对编码器每个卷积层中间的瓶颈层进行通道拆分,在性能稳中有升的同时,显著减少了编码器的参数数量,可为网络结构的简化提供参考。结合上述研究成果,本文设计实现了一个三维点云及其语义信息的可视化展示验证程序,作为文中所述三维重建系统以及语义分割算法的实际应用,可用于三维点云及语义信息的实景展示。
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