伴隨著自動駕駛、數(shù)字城市等創(chuàng)新技術(shù)的提出,基于三維點云數(shù)據(jù)的室外場景語義分割對自動駕駛路況的分析和智能自主導(dǎo)航等應(yīng)用的快速發(fā)展具有重要的作用。在數(shù)字城市建設(shè)方面,室外場景重建技術(shù)在城市規(guī)劃、建筑物修復(fù)、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域都有實際的應(yīng)用。因此,室外場景的語義分割和重建問題越來越多的受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注,并逐漸成為計算機視覺、計算機圖形學(xué)等領(lǐng)域的研究熱點。目前針對三維點云室外場景語義分割方法在自動化程度和算法復(fù)雜度方面仍然存在一些問題,本文針對復(fù)雜室外點云場景的自動語義分割技術(shù)和基于語義分割結(jié)果的室外場景重建方法展開研究。主要工作如下:(1)本文通過對DGCNN網(wǎng)絡(luò)進行改進,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成點云場景的語義分割。改進后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直接將原始點云的三維坐標(biāo)作為輸入,去除對齊網(wǎng)絡(luò),利用DGCNN中的邊緣卷積(EdgeConv)提取特征,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上減少了卷積層層數(shù),降低了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量,使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加輕量化;然后利用黃石公共數(shù)據(jù)集對本文改進后的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行驗證;最后,將本文網(wǎng)絡(luò)的語義分割結(jié)果與對比方法DGCNN網(wǎng)絡(luò)進行對比,并從總體精度和交并比(Intersection over Un... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

（a）強度值，（b）顏色，（c）類別標(biāo)簽[49]

西安理工大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文12(a)(b)圖2-3(a)機載掃描設(shè)備，(b)機載掃描的點云數(shù)據(jù)[50]Fig.2-3(a)Airbornescanningequipment,(b)Pointclouddatascannedbyairborne[50]圖2-4VelodyneHDL32型三維激光采集車Fig.2-4VelodyneHDL323DlaseracquisitionvehicleParis-rue-Madame數(shù)據(jù)集[51]是法國國立巴黎高等礦業(yè)學(xué)校（MINESParisTech）在2014年公開的一個用于城市室外場景分割和分類的數(shù)據(jù)集。圖2-4為該數(shù)據(jù)集的VelodyneHDL32型采集車，采集了巴黎第六區(qū)rueMadame大街的三維數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集分為兩部分，每部分分別包含1000萬個三維點，每個三維點含有（x，y，z）坐標(biāo)，反射率，標(biāo)簽，類別屬性。語義類別包括：外墻，地面，汽車，摩托車，行人，交通標(biāo)志等26種類別。圖2-5（a）為其中一組數(shù)據(jù)的標(biāo)簽染色圖，2-5（b）為類別染色圖。

西安理工大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文12(a)(b)圖2-3(a)機載掃描設(shè)備，(b)機載掃描的點云數(shù)據(jù)[50]Fig.2-3(a)Airbornescanningequipment,(b)Pointclouddatascannedbyairborne[50]圖2-4VelodyneHDL32型三維激光采集車Fig.2-4VelodyneHDL323DlaseracquisitionvehicleParis-rue-Madame數(shù)據(jù)集[51]是法國國立巴黎高等礦業(yè)學(xué)校（MINESParisTech）在2014年公開的一個用于城市室外場景分割和分類的數(shù)據(jù)集。圖2-4為該數(shù)據(jù)集的VelodyneHDL32型采集車，采集了巴黎第六區(qū)rueMadame大街的三維數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集分為兩部分，每部分分別包含1000萬個三維點，每個三維點含有（x，y，z）坐標(biāo)，反射率，標(biāo)簽，類別屬性。語義類別包括：外墻，地面，汽車，摩托車，行人，交通標(biāo)志等26種類別。圖2-5（a）為其中一組數(shù)據(jù)的標(biāo)簽染色圖，2-5（b）為類別染色圖。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]機載LiDAR點云濾波綜述[J]. 惠振陽,程朋根,官云蘭,聶運菊.  激光與光電子學(xué)進展. 2018(06)



本文編號：2913732