[00101073]一种结合空间深度卷积和残差结构的大尺度点云语义分割方法
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本发明公开了一种结合空间深度卷积和残差结构的大尺度点云语义分割方法,包括如下步骤：S1、构建语义分割模型；S2、采集预设场景的点云数据,得到点集P＝{p_1,p_2,…,p_i,…,p_N}和特征集F＝{f_1,f_2,…,f_i,…,f_N},其中p_i和f_i分别为点云中第i个点的三维坐标和特征,N为点云中点的数量；S3、输入点集和特征集至语义分割模型中；S4、获得语义分割模型输出点云中每个点的概率；S5、选择每个点概率最大的分类作为预测标签,根据预测标签获得预设场景的点云分割结果。本发明结合空间深度卷积和残差结构进行点云语义分割,内存消耗和计算消耗减少,精度提高,可快速有效地一次性处理大尺度的场景点云。
