公开(公告)号：CN112819832B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202110145309.X

申请日：2021-02-02

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 张蕊 ,  刘孟轩 ,  孟晓曼 ,  曾志远

IPC: G06T7/10

Abstract: 本发明涉及基于激光点云的城市场景语义分割细粒度边界提取方法，本发明设计了适应城市场景的深度卷积神经网络模型，对模型进行训练，然后用训练得到的模型对获取到的数据中的影像数据进行语义分割，得到基于2D影像的城市场景初步语义分割结果；通过后处理式和嵌入式两种条件随机场进行精细化边界提取；最后，通过直接变换算法根据相机的内方位元素计算出相机的外方位元素，得到影像与对应激光点云之间的整体映射，在此基础上输入点云，得到基于激光点云的精细化语义分割结果。本发明能够提高城市场景语义分割的精度和效果。

公开(公告)号：CN112819832A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110145309.X

申请日：2021-02-02

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 张蕊 ,  刘孟轩 ,  孟晓曼 ,  曾志远

IPC: G06T7/10

Abstract: 本发明涉及基于激光点云的城市场景语义分割细粒度边界提取方法，本发明设计了适应城市场景的深度卷积神经网络模型，对模型进行训练，然后用训练得到的模型对获取到的数据中的影像数据进行语义分割，得到基于2D影像的城市场景初步语义分割结果；通过后处理式和嵌入式两种条件随机场进行精细化边界提取；最后，通过直接变换算法根据相机的内方位元素计算出相机的外方位元素，得到影像与对应激光点云之间的整体映射，在此基础上输入点云，得到基于激光点云的精细化语义分割结果。本发明能够提高城市场景语义分割的精度和效果。