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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明提供一种岩土颗粒三维点云语义分类方法，涉及岩土颗粒形状表征分类领域。所述分类方法为对岩土颗粒点云的圆度和球度语义进行分类，以X光计算机断层扫描获取的点云作为网络模型的输入，输入将依次进入两个相同的模块以实现局部特征和全局特征的提取；模块有两个部分：局部特征聚合和全局特征学习，分别基于Pointconv和Transformer。Pointconv增强网络模型对角度和球度局部特征的快速建模能力。Transformer能够从整体分析颗粒的角度和球度，并准确地拟合出全局特征以给网络模型提供分类依据。本发明克服了现有技术的不足，提高了岩土颗粒点云语义分类方法的速度和准确度。

主权项：1.一种岩土颗粒三维点云语义分类方法，其特征在于，所述分类方法包括以下步骤：S1、将岩土颗粒点云按圆度和球度预定义进行分类；S2、在实际采样检测过程中，通过X射线计算机断层扫描获得土壤颗粒数据集，局部特征聚合给定输入岩土颗粒点云，对于采样点的每个邻域，用上下文融合方法对邻域的坐标和特征信息进行编码和组合，然后采用边缘卷积对局部特征进行聚合形成局部特征聚合网络；所述对邻域的坐标和特征信息进行编码和组合的具体方式包括以下步骤：S2-1-1、给定采样点xi的邻域χi，每个邻域点xj有两种上下文：用于描述三维空间中几何分布的坐标上下文Pj和用于分析点云分类语义信息的特征上下文Fj，其中i和j表示第i和j个采样点；S2-1-2、为了利用上下文，将Pj和Fj结合起来用表示，其中是xj的合成特征，基于这些组合特征，定义xi和xj之间的关系为： 所述边缘卷积聚合局部特征具体为：S2-2-1、利用χi中点的合成特征表示拓扑关系中边的位置和上下文特征；S2-2-2、定义有向图Ψ＝{B,E}，重建颗粒点云局部χi的拓扑结构；其中B表示邻域中的点K为χi中的点个数，E表示在有向图中xi和xj的连接特征，连接特征E的计算定义为： 其中Conv*表示卷积核为1×1的卷积操作；S2-2-3、利用maxpooling操作将局部圆度和球度信息聚合到相应的采样点xi上，形成xi的新的特征yi，表示为： S3、采用3DTransformer应用向量注意力机制将输入颗粒点云的不同部分的圆度和球度特征表示成矢量，允许分类模型更细粒度地捕捉特征信息；S4、在向量注意力机制中，引入一种可学习的位置编码来融合局部空间信息，为原本无序点云的每个采样点引入位置唯一的编码；S5、引入偏移向量允许网络模型自适应地调整关注的位置，捕获序列中的长距离依赖关系；S6、计算获得自注意输出特征Fsa，并根据自注意输出特征Fsa提供最终输出特征Fout，后根据最终输出特征Fout完成分类；所述Fout具体计算方法：利用Fsa和输入采样点聚合特征Y求得偏移算子Fva＝Y-Fsa；输入Fva，依次经过线性层、批次归一化层和ReLU激活函数层组合在一起的深度学习结构为整个网络提供最终输出特征Fout＝LBRFva+Y，其中LBR是一种将线性层、批次归一化层和ReLU激活函数层组合在一起的深度学习结构。

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