文档名：基于语义信息的三维点云全景分割方法研究
摘要：针对端到端点云全景分割网络精度不足的问题,设计一种基于点云语义信息的全景分割算法.首先利用语义分割模型获取点云数据语义信息,然后结合点云语义和空间信息,对前景目标(车、人等)进行聚类.具体地,为避免同类别相邻目标被聚类为一个目标,提出融合法向量夹角特征、空间位置、语义信息的聚类算法进行准确的前景实例分割.最后,提出一种新的类别划分方法,在不影响后续决策处理情况下,显著增加分割质量.SemanticKITTI数据集上的实验结果表明,提出的方法在全景质量、分割质量、识别质量、平均交并比4个指标上取得了较好的效果,分别达到56.6%、82.3%、68.2%、68.1%,并保持较快的速度(175ms),充分证明其有效性和实用性.
作者：任不凡 黄小燕 吴思东 蒋涛 袁建英Author：RENBufan HUANGXiaoyan WUSidong JIANGTao YUANJianying
作者单位：成都信息工程大学自动化学院,四川成都610225
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2023, 38(5)
分类号：TP391
关键词：全景分割 深度学习 三维点云 聚类算法
Keywords：panopticsegmentation deeplearning pointcloud clusteringalgorithm
机标分类号：TP391.41TP242TN958.98
在线出版日期：2023年10月31日
基金项目：国家自然科学基金，四川省科技厅资助项目，四川省科技厅资助项目，四川省科技厅资助项目，四川省科技厅资助项目，四川省科技厅资助项目，四川省科技厅资助项目，四川省无人系统智能感知控制技术工程实验室开放课题资助项目，四川省无人系统智能感知控制技术工程实验室开放课题资助项目，四川省无人系统智能感知控制技术工程实验室开放课题资助项目基于语义信息的三维点云全景分割方法研究[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2023, 38(5)任不凡 黄小燕 吴思东 蒋涛 袁建英针对端到端点云全景分割网络精度不足的问题,设计一种基于点云语义信息的全景分割算法.首先利用语义分割模型获取点云数据语义信息,然后结合点云语义和空间信息,对前景目标(车、人等)进行聚类.具体地,为避免同类别相邻目...参考文献和引证文献
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引证文献
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