公开(公告)号：CN117456190A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311636475.5

申请日：2023-12-01

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 朱江 ,  陈文宣 ,  许海霞 ,  李赛斯 ,  余洪山 ,  杨云芳

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/64 ,  G06V20/70 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种面向大规模复杂场景的点云语义分割方法，主要解决现有技术分割精度较低、网络收敛速度慢和模型参数量大的问题，该方法将点云场景的原始数据输入到训练好的点云场景语义分割模型中，为点云中每个点预测类别，得到点云场景的整体分割结果；构建的点云场景语义分割模型由主干特征提取网络、点采样和分组重聚合模块、层间辅助网络、上采样插值解码网络和逐点分类模块组成。本方法在占用较少训练阶段计算资源的情况下，提高了点云场景语义分割的精度以及加快了网络收敛速度，且整个模型的参数量较少。