基于图注意力卷积网络的城市点云场景层次化语义分割研究

• 作者: 项铮
• 来源期刊: 建筑与装饰
• 关键词: 点云 图神经网络 语义分割 条件随机场
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 城乡规划
• 页码范围: 131-132,134
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

智能解译复杂的城市点云场景在智慧城市建设至关重要,但是扫描场景的极度复杂性对实现有效分配每个点的类别标签提出了重大挑战.本文使用改进的图卷积网络,结合精细的局部细节以及每个对象的粗略全局结构,解决了激光点云的语义分割问题.最后在巴黎和湖北黄石两个典型城市场景的LiDAR点云数据集进行实验,以评估该方法的性能.从这两个数据集中识别出九种不同的对象类别,其总准确率分别为95.5％和94.6％,这表明了本文所提出的方法对3D大场景语义理解的有效性.与以前的研究相比,在准确率和召回率方面,本文框架在数量和质量上都达到了最新的语义分割性能.