【摘 要】
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点云作为一种常见的三维处理数据,相较于二维图像包含更多的几何结构信息,在众多领域中都有着广泛的应用。而面向点云的语义分割技术已成为自动驾驶、场景重建以及虚拟现实等多个领域的研究热点。现有的基于深度学习的点云场景语义分割方法,比较关注点间局部几何特征的提取,忽略了特征间的语义关系以及空间分布信息,同时无法对获取的特征进行有效的融合,造成语义分割结果不准确。针对上述问题,本文设计了两种基于深度学习的点
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61602373）； 陕西省自然科学研究项目（No.2021JM-342）；
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点云作为一种常见的三维处理数据,相较于二维图像包含更多的几何结构信息,在众多领域中都有着广泛的应用。而面向点云的语义分割技术已成为自动驾驶、场景重建以及虚拟现实等多个领域的研究热点。现有的基于深度学习的点云场景语义分割方法,比较关注点间局部几何特征的提取,忽略了特征间的语义关系以及空间分布信息,同时无法对获取的特征进行有效的融合,造成语义分割结果不准确。针对上述问题,本文设计了两种基于深度学习的点云场景语义分割方法,具体如下:（1）提出一种基于多特征融合的点云场景语义分割方法。该网络模型以点的三维坐标以及改进后的边特征作为输入,首先在三维坐标及邻近点间坐标差值的基础上,通过多层感知机提取几何偏移量,对局部几何特征进行增强;接着利用增强后的局部几何特征计算语义偏移量,进一步对局部语义特征进行增强,使得网络能更好地学习局部特征;然后引入空间注意力机制,提取特征间的全局语义相关性;最后使用注意力池化,有效聚合各模块学习到的特征。实验结果表明,该网络模型在S3DIS数据上的平均交并比达到了67.5%,总体准确率达到了87.2%,相对于DGCNN分别提高了10.6%和2.9%,取得了较好的分割性能。（2）提出一种基于方向编码的点云场景语义分割方法。该网络模型首先通过引入方向编码来提取不同方向上的局部特征,降低点云稀疏性带来的影响;接着,利用对点位置不敏感的体积比来构造全局特征,提高对于同类物体几何形变的容忍性;然后将空间几何特征嵌入到网络模型中,优化网络对于显著特征的捕获能力,并使用注意力池化聚合点特征;最后提出一种自适应特征融合策略,减少解码阶段的特征损失。实验结果表明,该网络模型在S3DIS数据上的平均交并比达到了69.2%,比DGCNN提高了12.3%,比Rand La Net提高了1.9%。（3）以本文两种算法为基础,设计并实现了一个基于Vue框架的语义分割系统。系统包括登录、数据预览、语义分割、结果展示四个模块。该系统实现了点云场景语义分割模型训练和测试功能,使用户能便捷的进行点云场景的语义分割。
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