同济大学学报(自然科学版)

作者：卫刚，赵安铭，王志成

单位：同济大学 电子与信息工程学院，上海 201804

关键词：点云分割,图卷积,三维点云,深度学习

基金：国防基础研究计划（JCKY2020206B037）

由于传感器噪声干扰，点云密度不均匀，场景复杂多样以及物体之间存在遮挡现象等问题，使得三维点云场景语义分割问题的研究工作极具挑战性。针对三维点云数据采样密度不均匀以及图卷积网络深度有限的问题，提出一种密度自适应的方法。该方法通过多层感知器学习一个权重函数，利用核密度估计学习一个密度函数，对非均匀采样的点云数据进行卷积操作。同时，受深度学习在图像领域的启发，引入残差连接、空洞卷积等结构，训练更深层的点云分割网络。该算法在多个点云分割的标准数据集上取得了优秀的性能。

来源：2021年第6期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看同济大学学报(自然科学版)杂志2021年第6期