[发明专利]使用深度学习对非欧式3D数据集的自动语义分割

摘要

本发明涉及一种用于对点云进行语义分割的计算机实现的方法，包括：接收点云，该点云包括表示3D空间中的向量的点，点表示预定对象，优选地是牙颌面结构的一部分，该牙颌面结构包括牙列，该牙列包括牙齿；使用非均匀重采样算法确定点云的一个或多个子集，该一个或多个子集中的每一个包括在点云的选定点的预定空间距离内排列的第一数量的点和在大于预定空间距离的空间距离处排列的第二数量的点，第一数量的点表示对象在选定点周围的一个或多个精细特征，而第二数量的点表示对象的一个或多个全局特征；将点的一个或多个子集中的每一个提供给深度神经网络DNN的输入，该深度神经网络被训练为根据与对象关联的多个类别对被提供给该DNN的输入的一个或多个子集中的每一个子集的点进行语义分割；以及对于提供给DNN的输入的子集的每个点，在DNN的输出处接收多元素向量，其中，向量的每个元素表示该点属于对象的多个类别中的一个的概率。