采用边界对比学习的三维激光点云场景分割算法

作     者：张迪 刘婷婷 宋家友 ZHANG Di;LIU Tingting;SONG Jiayou

作者机构：郑州西亚斯学院计算机与软件工程学院郑州451000 郑州大学信息工程学院郑州450000 

基　　金：河南省科技攻关项目(212102210150) 

出 版 物：《电光与控制》 (Electronics Optics & Control)

年 卷 期：2024年第31卷第5期

页      码：54-59页

摘      要：针对传统三维激光点云场景分割算法容易忽略目标边界模糊的问题,采用边界对比学习算法设计了三维激光点云场景分割网络,旨在通过对比学习提升模型在边界处的预测性能。首先采用PointNet++作为主干网络,通过多尺度的降采样特征编码和上采样特征解码来学习点云中不同类别的语义特征,并逐点预测目标类别,实现场景整体分割;然后引入对比学习算法,采用迭代的方式捕获子场景点云的边界,并挖掘出模糊的边界点;最后在网络训练阶段利用对比学习损失函数实现边界类别增强,大幅提升了对三维激光点云场景分割的精度。在公开的三维激光点云场景分割数据集上进行了大量实验,结果表明:所提分割算法在19个语义类别的点云中有15个的分割性能是最佳的,整体的指标性能均优于对比算法,消融实验和可视化结果也验证了所提算法可以有效改善三维激光点云场景分割任务中边界的预测性能,充分说明了所提算法的优越性。

主 题 词：三维激光点云 场景分割 深度学习 对比学习 点云边界 损失函数 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-637X.2024.05.009

馆 藏 号：203127614...