【摘 要】
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点云语义分割作为三维场景理解和分析的基础,已成为测绘地理信息、导航定位、计算机视觉、模式识别等领域的研究重点,在自动驾驶、高精地图、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用前景。根据输入到神经网络的数据格式不同,目前基于深度学习的点云语义分割方法可以分为三类:基于多视图、基于体素和基于点的方法。本文从基于点的方法角度出发,针对无序点云数据的有效特征提取问题进行研究并提出解决方法。所提出的方法在多个点
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点云语义分割作为三维场景理解和分析的基础,已成为测绘地理信息、导航定位、计算机视觉、模式识别等领域的研究重点,在自动驾驶、高精地图、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用前景。根据输入到神经网络的数据格式不同,目前基于深度学习的点云语义分割方法可以分为三类:基于多视图、基于体素和基于点的方法。本文从基于点的方法角度出发,针对无序点云数据的有效特征提取问题进行研究并提出解决方法。所提出的方法在多个点云语义分割数据集上都取得了优异的性能。本文的主要创新点如下:（1）为了处理三维空间中的非结构化和无序点云,提出了一种基于方向诱导卷积的点云语义分割方法。该方法通过构建空间方向集,显式地利用空间方向信息对点云无序邻域进行排序编码,更好地捕获点云局部空间结构特征;进一步构建了残差方向诱导卷积模块和采样残差方向诱导卷积模块,用于编码点云的多尺度特征;通过交替堆叠残差方向诱导卷积模块和采样残差方向诱导卷积模块,构建端到端的方向诱导卷积网络用于点云语义分割。该方法在Shape Net Part和S3DIS数据集上均取得了优异的性能。（2）为了更好地捕获和表示点云局部邻域的隐式几何结构,进一步提出了基于空间变换卷积的点云语义分割方法。该方法通过构建几何字典来表示点云局部邻域的潜在几何结构,使用几何字典对点云无序邻域进行空间变换编码,将其变换到几何字典空间。在变换后的空间中进行各向异性滤波,更加鲁棒的表达局部区域的细微变化。几何字典学习和空间变换编码被封装成模块,并以端到端的方式进行学习。该方法在几个大型公共点云语义分割数据集（包括S3DIS,Semantic3D,Semantic KITTI）上均取得了领先的结果。
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