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公开(公告)号：CN116843701A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310672472.0
申请日：2023-06-07
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种车载点云杆状物实例分割方法及计算机可读介质。本发明点云体素化，并确定体素属性；以体素为节点，连接体素的八邻域为边，体素中心点间的欧式距离为边权重，构建图割优化模型，得到能量函数最优化时的粗分割结果；利用自采集数据集来训练PointNet++网络模型，从中得到出原始输入点云的32维深度特征；在粗分割结果中找到粘连杆状地物连接区域，确定缓冲区域；以缓冲区域中的点为节点，k近邻内的点为邻域构建边，高维深度学习特征距离为边权重，构建图割优化模型，得到最终的精分割结果。本发明极大程度的保留点云边界信息，利用能量函数最小化来实现分割结果的全局最优化，且有效地实现粘连杆状地物精细化分割。
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