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申请/专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262110A
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明属于点云数据处理领域，公开了一种引入曲率编码增强的室内点云语义分割方法，首先，该发明计算原始点云数据中每个点的局部曲率信息，将局部点云数据进行主成分分析，产生局部点云的三个主成分方向以及对应方差数据，计算表征点云局部曲率的曲率信息值。然后，对原始点云数据逐点进行曲率信息扩充，并对扩充数据进行不同深度的信息编码。最后，将曲率编码以及点云下采样结果进行拼接，与点云注意力层信息进行融合，最后神经网络针对扩展融合后的点云信息通过随机上下采样的方式获取各尺度下的点云特征，并对特征进行跳跃连接融合不同层级的语义信息，最后神经网络输出语义分割的结果。本发明显著提高了对室内物体和结构的识别和区分精度。
主权项：1.一种引入曲率编码增强的室内点云语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对输入的原始点云数据计算逐点局部曲率信息，逐点计算时按照绝对距离获取其局部点云数据，对局部点云数据使用主成分分析，获得局部的三个主成分方向以及对应方差；步骤2：将步骤1的局部点云的主成分数据，按照对应方向方差大小进行排序，并计算最小方差占比，该最小方差占比用于表征点云在该点局部范围内的平坦程度，作为该点的曲率信息数据；步骤3：将原始点云逐点数据与逐点局部曲率信息值进行融合，并对于不同深度进行相应的神经网络编码，得到不同维度的曲率信息融合编码值，曲率编码层的输入是扩充了逐点局部曲率信息的七维点云数据，经过两个线性层与激活层，最终将原始数据升维得到输出的局部曲率信息编码；步骤4：将经过逐点局部曲率信息扩充的点云数据输入至一套U形神经网络中；步骤5：如图3所示，U形神经网络中，每一层编码器输出，与对应深度的曲率编码层输出相结合，作为新的编码器输入，最终经过编码器层和解码器层对其进行点云特征的信息提取并输出最终的点云语义分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 余姚市机器人研究中心;浙江大学 一种引入曲率编码增强的室内点云语义分割方法
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