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公开(公告)号：CN112365511B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011273571.4
申请日：2020-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及三维点云分割技术领域，具体涉及一种基于重叠区域检索与对齐的三维点云分割方法，包括：将点云数据集输入到训练好的点云分割模型中进行点云分割。本发明直接处理大场景点云，能够学习到更丰富的特征；无需提供参考点云，点云分割模型能够直接根据输入数据使用特征检索部分自动寻找参考点云；此外，本发明通过重叠区域检测、优化、对齐的策略完成两个有重叠区域的点云的对齐后，直接使用KNN算法实现标签的传递，使得边缘分割效果更优。
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公开(公告)号：CN112330699B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202011273565.9
申请日：2020-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及三维点云分割技术领域，特别是涉及一种基于重叠区域对齐的三维点云分割方法，包括确定需要进行分割的点云重叠区域对齐模型，并选择和构建该模型的点云数据集；对点云数据集中的点云进行区域化操作，生成点云数据对；构建基于重叠区域对齐的点云分割模型；设置基于重叠区域对齐的点云分割模型的损失函数计算点云数据对重叠区域估计产生的误差，以及点云数据对之间对齐的旋转误差；利用点云数据对对模型进行训练，在训练过程中使用随机梯度下降来优化模型预测输出与真实标签的误差，得到分割模型；本发明采用深度学习方法进行点云分割，解决边缘分割效果差的问题，并在分割过程中考虑了该问题造成的影响，提高了点云分割的精度。
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公开(公告)号：CN112330699A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011273565.9
申请日：2020-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及三维点云分割技术领域，特别是涉及一种基于重叠区域对齐的三维点云分割方法，包括确定需要进行分割的点云重叠区域对齐模型，并选择和构建该模型的点云数据集；对点云数据集中的点云进行区域化操作，生成点云数据对；构建基于重叠区域对齐的点云分割模型；设置基于重叠区域对齐的点云分割模型的损失函数计算点云数据对重叠区域估计产生的误差，以及点云数据对之间对齐的旋转误差；利用点云数据对对模型进行训练，在训练过程中使用随机梯度下降来优化模型预测输出与真实标签的误差，得到分割模型；本发明采用深度学习方法进行点云分割，解决边缘分割效果差的问题，并在分割过程中考虑了该问题造成的影响，提高了点云分割的精度。
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公开(公告)号：CN112365511A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011273571.4
申请日：2020-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及三维点云分割技术领域，具体涉及一种基于重叠区域检索与对齐的三维点云分割方法，包括：将点云数据集输入到训练好的点云分割模型中进行点云分割。本发明直接处理大场景点云，能够学习到更丰富的特征；无需提供参考点云，点云分割模型能够直接根据输入数据使用特征检索部分自动寻找参考点云；此外，本发明通过重叠区域检测、优化、对齐的策略完成两个有重叠区域的点云的对齐后，直接使用KNN算法实现标签的传递，使得边缘分割效果更优。
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