[发明专利]一种基于动态聚合的三维点云语义分割方法及系统

权利要求书

1.一种基于动态聚合的三维点云语义分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1、获取原始点云数据集并进行预处理；

步骤S2、构建三维点云语义分割模型，包括采样模块、级联的动态聚合模块构成的编码器和特征传播模块构成的解码器；通过动态聚合模块对采样模块输出的点云数据进行特征动态聚合输出特征图F_out，并通过特征传播模块传输至全连接层，输出类别；

步骤S3、通过三维点云语义分割模型的损失函数及优化器，对三维点云语义分割模型进行训练优化，逐步调整网络参数；

步骤S4、使用验证集对当前三维点云语义分割模型的性能进行评估，如果性能优于之前保存的最佳模型的性能，则保存当前模型为最佳模型，否则重复步骤S2～S3直至训练轮次达到最大训练轮次epoch；得到训练后的三维点云语义分割模型；

步骤S5、将测试集输入至训练后的三维点云语义分割模型中，获得每个点的类别预测，得到最终的分割结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态聚合的三维点云语义分割方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

获取原始点云数据集{P_i|i＝1，...，n}，其中n为点云数据集中点的数量，每一个点P_i的数据包含该点的三维坐标以及相对应的物体的标签数据；将原始点云数据集按比重随机分为训练集R和测试集T；所述训练集R中按预定比重划分出验证集V。

3.根据权利要求2所述的一种基于动态聚合的三维点云语义分割方法，其特征在于，所述训练集R比重为70％，所述验证集T比重为30％；所述训练集R中划分比重10％为验证集V。

4.根据权利要求1所述的一种基于动态聚合的三维点云语义分割方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21、对点云数据进行随机降采样处理，将每个场景的点云数量减少至预设点数；

步骤S22、采样模块采用K最近邻算法进行数据采样，得到特征图F_in；

步骤S23、利用动态聚合模块进行特征聚合，通过权重分支计算每个点对于局部中心点空间特征的联结性，利用函数∈为点云中的每个特征分配不同的权重；通过动态聚合MLP分支，基于动态卷积生成和特征提取聚合，获取输出特征图F_out；

步骤S24、特征传播模块使用基于PointNet++的特征广播算法，将编码器输出的特征图F_out传输至全连接层，输出特征为类别。

5.根据权利要求4所述的一种基于动态聚合的三维点云语义分割方法，其特征在于，所述步骤S22中的采样模块采用K最近邻算法进行数据采样，具体为：以每个点为中心，选取其周围最近的k个点，形成局部云块；对每个局部云块进行显示空间编码，计算最近邻点P_i(x_i，y_i，z_i)与中心点P(x，y，z)的空间关系(x_i-x，y_i-y，z_i-z)，并拼接到原有特征图中，得到特征图F_in。