结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类

作     者：邵磊 董广军 于英 张阿龙 姚强强 Shao Lei;Dong Guangjun;Yu Ying;Zhang Along;Yao Qiangqiang

作者机构：信息工程大学地理空间信息学院 中国人民解放军75838部队 城市空间信息工程北京市重点实验室 地理信息工程国家重点实验室 

基　　金：国家自然科学基金(41501482) 地理信息工程国家重点实验室开放研究基金(SKLGIE 2015-M-3-6) 

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：2019年第31卷第3期

页      码：385-392页

摘      要：针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5～10倍.

主 题 词：点云分类 条件随机场 空间上下文 超体分割 多尺度体素 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 081602[081602] 0816[工学-纺织类] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2019.17116

馆 藏 号：203572717...