| 融合图注意力的摄影测量点云语义分割研究 |
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| 引用本文： | 徐俊,杜宣萱,宋俊锋,陆佳炜,程振波,肖刚.融合图注意力的摄影测量点云语义分割研究[J].小型微型计算机系统,2022(7):1464-1470. |
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| 作者姓名： | 徐俊 杜宣萱 宋俊锋 陆佳炜 程振波 肖刚 |
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| 作者单位： | 1. 浙江工业大学计算机科学与技术学院;2. 丽水学院工学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61976193)资助；;浙江省重点研发计划项目(2021C03136)资助；;浙江省自然科学基金项目(LY19F020034)资助； |
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| 摘 要： | 随着无人机倾斜摄影测量技术的发展，通过密集影像匹配可以快速获得类比激光扫描数据精度的大规模室外点云，但是这些点云存在着不规则、遮挡严重、数据量庞大的特点，同时因为缺乏对象信息无法深入进行语义分析.针对上述问题，本文提出一种融合图注意力的摄影测量点云语义分割方法.首先构建了一种新的图卷积模块，在网络的每一层动态的更新点云局部邻域图，将跨层点描述与上下文特征结合起来并逐层汇聚点云空间潜在语义信息；然后在每个网络层引入通道注意力机制使网络能够自适应学习通道间的权重，并由此建立基于一种新的图注意模块的点云语义分割网络，实现复杂点云的细粒度语义分割.通过在两个公开的室外点云基准数据集上的实验结果表明，该方法能够显著提升网络对局部拓扑特征信息的学习能力，且对复杂场景点云语义分割具有良好的泛化能力.
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| 关 键 词： | 摄影测量点云 局部邻域图 通道注意池 语义分割 |
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