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基于语义信息的三维点云全景分割方法研究: 收藏
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引用; 《成都信息工程大学学报》2023年第5期38卷 535-542页; 作者：任不凡黄小燕吴思东蒋涛袁建英成都信息工程大学自动化学院四川成都610225; 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...; 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(175 ms),充分证明其有效性和实用性。; 来源：详细信息评论

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