avatar avatar 我的文献 基于深度学习的点云语义分割综述 单位 上海工程技术大学电子电气工程学院 期刊 激光与光电子学进展 时间 关键词 三维点云; 语义分割; 深度学习; 特征融合; 图卷积神经网络
摘要
近年来,深度传感器及3D扫描仪的普及,使3D点云得到了快速发展。点云语义分割作为三维场景理解和分析的关键步骤,得到了研究者的广泛关注。由于深度学习优良的高层语义理解能力,基于深度学习的点云语义分割已成为当前的研究热点。本文从语义分割的概念出发,简要叙述了点云语义分割的优势及现存的挑战。进而,详细介绍了点云分割算法及常见数据集,重点对点云语义分割领域中基于点排序、特征融合和图卷积神经网络(GCNN)的深度学习方法进行综述。最后给出了所述方法的定量结果和分析,并展望了点云语义分割技术未来的发展趋势。
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