密度导向的点云动态图卷积网络

作     者：刘玉杰 孙晓瑞 邵文斌 李宗民 Liu Yujie;Sun Xiaorui;Shao Wenbin;Li Zongmin

作者机构：中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛266580 中国石油大学胜利学院东营257061 

基　　金：国家重点研发计划(2019YFF0301800) 国家自然科学基金(61379106) 山东省自然科学基金(ZR2013FM036,ZR2015FM011) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2024年第36卷第5期

页      码：701-710页

摘      要：针对现有主流网络对于点云局部特征提取的能力不足,以及在特征提取过程中未考虑点云密度的问题,提出一种密度导向的点云动态图卷积网络.首先提出点云局部密度指数的概念,衡量点及其邻域点在相应的空间位置中的密集程度;然后利用局部密度指数动态赋予每个点一个膨胀因子,提出密度导向的动态点分组方法对点云构建局部图结构,对每个局部图结构构造动态边缘卷积模块进行特征的提取与聚合,既提取了点云的几何特征,又实现了置换不变性;最后采用残差网络的思想优化图神经网络的过平滑问题.实验结果表明,在分类数据集ModelNet40与ScanObjectNN上,所提网络的分类准确率分别为93.5%和82.2%;在分割数据集ShapeNet与S3DIS上,该网络的平均交并比分别为85.6%和60.4%,均高于DGCNN等主流网络;所提网络在多项任务中的精度都得到显著提升,且在处理密度不均的点云时有较好的鲁棒性,验证了所提算法的可行性与有效性.

主 题 词：点云密度 膨胀因子 动态点分组 动态边缘卷积 图卷积网络 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2024.19845

馆 藏 号：203130846...