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点云具有数据量大、无拓扑结构等特点,现有的深度学习语义分割模型难以充分挖掘大范围邻域内点云中所隐藏的几何特征。由此提出了一种基于空洞邻域并结合角度等几何特征作为模型输入的点云语义分割模型。首先,在局部邻域构建过程中,将图像处理的空洞卷积操作扩展至点云,建立空洞邻域结构,以扩大感受野;然后,在特征提取过程中,将中心点与邻域点之间相对坐标、距离、角度等基本几何特征作为模型输入,最大程度挖掘邻域内的几何特征;最后,基于所提邻域结构与特征提取算法构建了点云语义分割模型。采用Semantic3D数据集进行实验验证,结果表明,所提模型分割效果优于对比的点云语义分割算法,空洞邻域与局部几何输入特征能够有效改善点云语义模型的性能。 相似文献
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语义分割是智能机器人由感知智能迈向认知智能的重要基础,当前针对点云数据的语义分割方法存在实时性差、精度低等现象。本文系统分析了点云经球面投影所得的距离图像与自然图像的差异,为基于距离图像的实时语义分割网络设计提供了思路。通过分析发现,距离图像具有强空间相关性的特点,将强空间相关性与注意力机制相结合,提出基于空间注意力机制下的LiDAR点云实时语义分割方法SANet。该方法能够高效地聚合空间分布特征与上下文特征,且模型参数量较少,满足实时性的要求。在SemanticKITTI数据集上的试验表明,与其他优秀算法相比,SANet兼顾了实时性与准确性,显著提高了LiDAR点云语义分割的精度,可为自动驾驶及其他机器人应用领域提供辅助支撑。 相似文献
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针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。 相似文献
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本文基于机器视觉探讨数字摄影测量三维构像下的智能数据处理要素之二：海量点云分割处理技术。多模型拟合方法通过将点云拟合到不同模型中,依照点云空间分布特征和几何结构特征进行分割。针对点云数据量巨大、分布不均匀、结构复杂等特性,本文提出一种基于多模型拟合的点云分割方法。首先通过降采样,采用基于密度分布的聚类方法,实现对点云的预分割。在预分割基础上,利用基于分裂合并的多模型拟合方法对点云进行后续拟合分割。针对平面和弧面,本文采用不同的拟合方式,最终实现对室内密集点云分割。试验结果表明,该方法能够在无须提前设置模型数目的情况下实现点云的自动分割。且相较于现有的点云分割技术,此方法相较于现今的常规方法能取得更好的分割效果,在分割的正确率上要高于现有的常规分割方法,在处理相同数据量的点云分割时,能够达到远低于常规方法的时间消耗。通过本文提出的三维点云分割方法能够实现将大规模、复杂三维点云数据分割为较为精细、具有准确模型参数的三维几何图元,为后续实现大规模、复杂场景的精确三维构象提供有力支持。 相似文献
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一种顾及几何特征的云模型遥感影像分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
将云模型与模糊理论相结合,提出了一种基于不确定性的、顾及几何特征的遥感影像分割方法.该方法用分水岭算法对原影像进行分割获得初始分割图斑,再将图斑抽象成云模型,以云模型实现图斑对象表达;在基于云概念的光滑度、紧凑度定义的基础上,构造差异性度量准则和相应的云模型综合算法,并由云综合运算实现不同粒度空间下的区域合并,达到多尺度遥感影像分割的目的.几组实际影像数据的分割实验证明了该方法的有效性. 相似文献
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为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题,提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型,自动提取高层次影像特征;再将影像特征输入分类器,实现遥感影像的像素级分类,从而分割出云覆盖矩阵;最后将云覆盖矩阵转化为云二值图,结合感兴趣区矢量准确获取指定区域云检测结果。选取典型区域进行测试,结果表明：该方法检测精度较高,速度较快,且无须辅助信息与人工干预,可用于Sentinel-2卫星影像不规则区域自动云检测。 相似文献
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为了探讨栅格化方法与图像分割法对海岛岸线提取的效果,本文主要研究了基于Li DAR数据利用这两种方法对某岛进行瞬时海岸线的提取。利用栅格化方法通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波去噪、构建Terrain数据集、创建栅格表面、生成TIN模型及自动生成等高线,从而实现了瞬时海岸线的提取;利用图像分割法是通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波处理、构建TIN模型、生成二值栅格图像、图像处理与图像边缘提取的过程实现瞬时海岸线的提取。对两种方法提取的海岸线进行叠加显示分析,试验结果表明:两种方法提取的海岸线形态结构基本吻合,海岸线提取效率较传统方法均有提高,但栅格化方法提取的海岸线比图像分割方法提取的海岸线更平滑、更细化,边缘信息较为丰富,与实际海岸线更贴切,效果更加理想。 相似文献
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机载激光扫描点云的三维数字图像表达模型将二维形态学运算推广至三维,给出基于三维数字图像的膨胀和腐蚀运算方法。针对点云三维数字图像,提出基于三维数学形态学和聚类分析的分割方法。将点云三维数字图像进行膨胀和聚类分析,依据聚类结果得到点云的分割结果。讨论了本方法两个参数与点云分辨率、地物间隔之间的关系。选用两套实例数据进行实验,并将第一套数据计算结果与Mean Shift算法、渐进三角网加密算法进行比较,从分割评价因子、精度、计算效率等方面分析本文方法与其他两种方法的优劣,最后分析了本文方法的稳定性。 相似文献
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为解决遥感影像分割中存在的不确定性问题和传统层次聚类算法中存在的时间复杂度高、缺乏可再分性等缺陷,基于云模型和期望最大聚类提出了一种新的遥感影像分割算法。该算法首先使用峰值法云变换从影像中抽取底层概念,然后通过EM算法对底层概念进行聚类,最后通过极大判别法完成遥感影像分割。实验证明,EM算法进行概念聚类能够快速地将概念分类为指定个数,并估计出高阶云概念的数学特征,相比于传统的基于云模型的遥感影像分割算法具有更好的分割效果。 相似文献
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遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值.根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割.首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu... 相似文献
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针对有云的资源三号立体数据生成的DEM存在的问题进行了分析,提出了DEM的修正方法。首先,利用面向对象图像分割的原理,建立规则提取云区域,并形成云区域矢量文件;然后,利用提取的云区域裁剪外部参考DEM,得到云区域修正的DEM值,并利用栅格运算替换资源三号原DEM中云区域的值;最后,得到研究区无云区域的修正DEM。并利用湖北咸宁地区资源三号立体数据和30 m ASTG DEM数据进行了实验验证,实验证明,本文方法可以有效地去除云区域的错误DEM值,为后期应用提供更可靠的DEM数据。 相似文献