[发明专利]一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法在审
| 申请号： | 201910285459.3 | 申请日： | 2019-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN110046661A | 公开（公告）日： | 2019-07-23 |
| 发明（设计）人： | 刘亚文;张颖 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/246 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法，包括分割点云形成超体素，根据空间密度相连性分割点云数据形成不同的连接区域，每个连接区域成为超体素；超体素间上下文关联特征计算，所属超体素间的上下文关联特征包括空间关联特征和语义关联特征，所属空间关联包括方向、距离及拓扑方面，所述语义关联包括维度和形状方面；多标记的图割聚簇，包括以超体素为节点，以超体素间的连线为边构成图模型，用图割算法整体评估超体素的连接性，重新合并形成新的点云聚簇。本发明不需要先验知识，不仅能够有效改善点云聚类中过分割现象，而且极大提高了点云聚簇结果的精度，为后续的目标识别提供了高质量的基础数据。 | ||
| 搜索关键词： | 体素 点云 图割 聚簇 聚类 算法 上下文关联 上下文特征 连接区域 语义关联 分割点 关联特征 基础数据 目标识别 数据形成 特征计算 先验知识 整体评估 多标记 连接性 图模型 连线 拓扑 维度 关联 分割 合并 | ||
【主权项】：
1.一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法，包括以下步骤：步骤1，分割点云形成超体素，包括根据空间密度相连性分割点云数据形成不同的连接区域，每个连接区域成为超体素；步骤2，超体素间上下文关联特征计算，所属超体素间的上下文关联特征包括空间关联特征和语义关联特征，所属空间关联包括方向、距离及拓扑方面，所述语义关联包括维度和形状方面；步骤3，多标记的图割聚簇，包括以超体素为节点，以超体素间的连线为边构成图模型，用图割算法整体评估超体素的连接性，重新合并形成新的点云聚簇。
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