基于边界点估计与稀疏卷积神经网络的三维点云语义分割
Semantic segmentation of 3D point cloud based on boundary point estimation and sparse convolution neural network作者机构：兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070
出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)
年 卷 期：2024年第58卷第6期
页 面：1121-1132页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金资助项目(42261067) 兰州市人才创新创业资助项目(2020-RC-22) 甘肃省教育厅优秀研究生“创新之星”资助项目(2022CXZX-613)
摘 要：针对大规模点云具有稀疏性,传统点云方法提取上下文语义特征不够丰富,并且语义分割结果存在物体边界模糊的问题,提出基于边界点估计与稀疏卷积神经网络的三维点云语义分割算法,主要包括体素分支与点分支.对于体素分支,将原始点云进行体素化后经过稀疏卷积得到上下文语义特征;进行解体素化得到每个点的初始语义标签;将初始语义标签输入到边界点估计模块中得到可能的边界点.对于点分支,使用改进的动态图卷积模块提取点云局部几何特征;依次经过空间注意力模块与通道注意力模块增强局部特征;将点分支得到的局部几何特征与体素分支得到的上下文特征融合,增强点云特征的丰富性.本算法在S3DIS数据集和SemanticKITTI数据集上的语义分割精度分别达到69.5%和62.7%.实验结果表明,本研究算法能够提取到更丰富的点云特征,可以对物体的边界区域进行准确分割,具有较好的三维点云语义分割能力.
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