[发明专利]一种基于三维点云的轻量级实时语义分割方法有效
| 申请号： | 201910813098.5 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110570429B | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 毕盛;杨垲泓;董敏 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于三维点云的轻量级实时语义分割方法，包括步骤：1)获取基础数据；2)将数据集中的三维点云投影成二维球形图；3)通过叠加多层设计的轻量化卷积模块ShuffleSqueeze Block组成编码器，每一层都提取语义特征图，构造多层语义特征图；4)通过叠加多层反卷积层与卷积层组成解码器，将编码器的每层语义特征图与解码器反卷积得到的语义特征图融合进行特征精修，构建基于编码器‑解码器主干的语义分割器；5)构建训练数据集，对语义分割器进行训练；6)获取待检测三维点云并利用训练好的分割器进行语义分割。本发明够利用激光雷达获得的三维点云进行实时语义分割，在各种光照情况条件下满足自动驾驶中环境感知所需要的实时性与准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 三维 轻量级 实时 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维点云的轻量级实时语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)获取基础数据，包括支持集类别的图像数据、标签及验证三维点云；/n2)将数据集中的三维点云投影成二维球形图；/n3)通过叠加多层设计的轻量化卷积模块ShuffleSqueeze Block组成编码器，每一层都提取语义特征图，并构造多层语义特征图；/n4)通过叠加多层反卷积层与卷积层组成解码器，将编码器的每层语义特征图与解码器反卷积得到的语义特征图融合进行特征精修，构建基于编码器-解码器主干的语义分割器；/n5)构建训练数据集，对语义分割器进行训练；/n6)获取待检测三维点云并利用训练好的语义分割器进行语义分割。/n
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