| 顾及法向量的点云语义分割方法 |
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| 引用本文： | 张春娇,徐胜华,刘正军,姜涛.顾及法向量的点云语义分割方法[J].测绘科学,2022(7):126-134. |
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| 作者姓名： | 张春娇 徐胜华 刘正军 姜涛 |
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| 作者单位： | 1. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;2. 中国测绘科学研究院;3. 武汉大学资源与环境科学学院 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2018YFB0504504)； |
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| 摘 要： | 针对在复杂场景下激光雷达点云数据的语义分割研究中，存在点云特征损失大、点云语义挖掘不足和分割精度不高等问题，该文提出了一种将法向量和RandLA-Net相结合的点云语义分割方法。把点云法向量与RandLA-Net网络的局部特征聚合模块融合，提取局部语义聚合特征，利用softmax分类器对每个点进行分类。实现了复杂场景下LiDAR点云数据的语义分割。通过对Oakland点云数据集和德国Vaihingen城市语义数据集进行实验分析，验证了本文算法具有较强的泛化能力，本文算法在Oakland点云数据集和Vaihingen城市语义数据集上的平均交并比分别为96.38%和92.49%,与RandLA-Net网络相比，该算法充分利用了激光点云数据的语义特征，有效地提高了点云语义分割的准确性。
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| 关 键 词： | 点云 语义分割 法向量 RandLA-Net |
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