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[發明專利]基于幾何特征提取和邊緣感知編碼的三維點云分割方法在審

專利信息
申請號: 202110362349.X 申請日: 2021-04-02
公開(公告)號: CN113012177A 公開(公告)日: 2021-06-22
發明(設計)人: 龔靖渝;許嘉晨;譚鑫;肖雙九;謝源;馬利莊 申請(專利權)人: 上海交通大學
主分類號: G06T7/12 分類號: G06T7/12;G06T7/13;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225 代理人: 丁云
地址: 200240 *** 國省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 幾何 特征 提取 邊緣 感知 編碼 三維 分割 方法
【權利要求書】:

1.一種基于幾何特征提取和邊緣感知編碼的三維點云分割方法,其特征在于,該方法包括如下步驟:

構建并訓練用于三維點云邊緣預測的邊緣預測網絡以及用于對三維點云中各點進行分割預測的分割網絡;

所述的邊緣預測網絡輸入為三維點云中各個點所在鄰域內的原始特征方差,輸出為三維點云中各個點是否為邊緣點;

所述的分割網絡采用編碼器解碼器的結構,包括多層依次級聯的且呈對稱結構的編碼器和解碼器,三維點云的原始特征作為分割網絡第一層的輸入,同時邊緣預測網絡預測的邊緣預測結果會在不同的尺度下進行使用,在點云進行采樣的過程中,邊緣預測結果隨著一起下采樣并與通常的下采樣共享下采樣的采樣點,分割網絡中的每一層執行以下操作:

首先,對當前采樣尺度下的點云進行幾何特征提取得到幾何特征;

然后,將幾何特征與當前層已有輸入特征進行拼接得到拼接特征;

接著,基于邊緣預測結果對拼接特征進行邊緣感知特征提取更具有表征能力的特征并輸出作為下一層的輸入特征;

最后,利用跳躍鏈接將對應分辨率下編碼器的特征與解碼器的特征融合在一起,得到原始分辨率的特征,使用激活函數對原始分辨率的特征進行歸一化,得到每個點屬于不同類別的概率,完成點云分割。

2.根據權利要求1所述的一種基于幾何特征提取和邊緣感知編碼的三維點云分割方法,其特征在于,三維點云的原始特征包括顏色、坐標、反射強度、法向量方向中的一種或多種的組合。

3.根據權利要求1所述的一種基于幾何特征提取和邊緣感知編碼的三維點云分割方法,其特征在于,所述的邊緣預測網絡的進行邊緣預測的過程包括:

對于三維點云中的每個點收集其原始特征,所述的原始特征包括多個維度;

對于每一個點的每一維特征,計算這一維特征周圍鄰域K個點的特征對應的方差,并將不同特征的方差作為新的輸入特征送入邊緣預測網絡;

基于每個點的特征方差所組成的新的輸入特征,利用共享的多層感知機提取每個點的高維特征;

將sigmoid函數應用到共享的多層感知機提取的特征上,得到每一個點屬于非邊緣點的概率。

4.根據權利要求1所述的一種基于幾何特征提取和邊緣感知編碼的三維點云分割方法,其特征在于,邊緣預測網絡訓練過程中對各點是否是邊緣點進行標記的過程包括:

獲取訓練集中三維點云中每個點的語義類別標簽,對于待標記的中心點尋找鄰域內的K個最近鄰居的標簽信息;

計算中心點所在鄰域內與中心點語義類別標簽相同的點的數量,并除以K得到周圍點與中心點語義類別標簽相同的點的比例,若比例大于設定閾值,則中心點為非邊緣點,否則中心點為邊緣點。

5.根據權利要求1所述的一種基于幾何特征提取和邊緣感知編碼的三維點云分割方法,其特征在于,所述的分割網絡中進行幾何特征提取具體為:

對于點云或者降采樣后的點云中的某一個點,將其作為參照點,獲取基準點鄰域內的M個鄰近點,計算各鄰近點相對于參照點的位移向量;

設定幾何卷積核為大小為M的無序三維方向向量集合,在幾何卷積核中,利用點積最大的原則尋找到幾何卷積核里面與各位移向量對應的方向向量;

對基準點鄰域內的所有鄰近點所對應的位移向量與匹配的方向向量分別進行點積并求和得到基準點的幾何特征。

6.根據權利要求5所述的一種基于幾何特征提取和邊緣感知編碼的三維點云分割方法,其特征在于,所述的尋找到幾何卷積核里面與各位移向量對應的方向向量具體方式為:對于任意一個位移向量,分別與幾何卷積核中的各個方向向量進行點積,選取點積值最大的方向向量作為與該位移向量匹配的方向向量。

7.根據權利要求1所述的一種基于幾何特征提取和邊緣感知編碼的三維點云分割方法,其特征在于,所述的邊緣預測網絡的邊緣預測結果為三維點云中各點屬于非邊緣點的概率。

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