基于深度学习的点云语义分割网络研究

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摘  要： 随着激光雷达探测技术的发展，激光雷达点云在测绘生产、自动驾驶、智慧城市等领域得到了广泛的应用。但是，点云的分割、识别等基础研究却遇到了瓶颈，严重制约了点云应用的发展。点云语义分割网络由三维体素构建方法、特征学习网络和骨干网络组成。三维体素构建方法通过体素分割、点云分组、随机采样和KNN编码，将稀疏的、密度可变的点云数据转换为密集的、特征数目相等的三维体素；特征学习网络通过全连接层、鸟瞰投影将无序点云转化为规则、有序的二维网格特征；骨干网由堆叠的沙漏网络组成，可以有效地学习二维网格特征，实现高精度的点云语义分割。（剩余5967字）