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针对目前可以直接处理原始点云数据的深度学习网络PointNet,忽略了点与点之间的拓扑关系和全局特征信息单一的缺陷,提出一种基于动态图卷积和离散哈特莱转换(DHT)差异性池化的点云数据分类分割网络。首先,设计动态图卷积模块构建局部邻域图结构,通过图卷积网络获得点与点之间的位置关系,同时采用动态更新图结构的方式,增强网络表征能力;然后,通过离散哈特莱转换将特征转换到指定维度;最后,通过最大池化和平均池化并联通道获得全局特征。实验结果证明:提出的网络模型与PointNet网络模型在同样的数据集和评价标准上对比,点云分类任务上总体精度提高2.6个百分点,部件分割任务平均交并比(mIoU)提高4.1个百分点,场景语义分割任务mIoU提高8.6个百分点。通过运用该网络模型能有效提升点云数据分类分割的准确率,同时该网络具有更强的鲁棒性。 相似文献
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