PointNLM：基于中回波点云的非局部均值植被分割方法
计算机视觉与模式识别
2019-09-20 v2
摘要
中回波是由多回波激光扫描仪获取的一种特定类型的三维点云，覆盖一个或少数几个对应点。本文提出一种利用激光雷达点云中回波信息自动分割树木的新方法。首先，使用卷积分类方法从所有点云中识别出由中回波反射的该类点云。中回波点云区别于首回波和末回波点云。因此，可从海量点云中快速检测树木的树冠位置。其次，为从所有点云中准确提取树木，我们提出一种三维深度学习网络 PointNLM，对树冠进行语义分割。PointNLM 通过非局部分支捕获点云间的长程关系，并对无序点应用最大池化提取高层特征。整个框架使用 Semantic 3D reduced-test 集进行评估，树木点云分割的 IoU 达到 0.864。此外，该语义分割网络使用 Paris-Lille-3D 数据集进行测试，平均 IoU 优于其他几种流行方法。实验结果表明，所提算法为从激光雷达点云中进行植被分割提供了优秀的解决方案。
引用
@article{arxiv.1906.08476,
title = {PointNLM: Point Nonlocal-Means for vegetation segmentation based on middle echo point clouds},
author = {Jonathan Li and Rongren Wu and Yiping Chen and Qing Zhu and Zhipeng Luo and Cheng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.08476},
year = {2019}
}
备注
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