一种基于深度学习的三维点云语义分割方法.pdf

本发明公开了一种基于深度学习的三维点云语义分割方法,包括以下步骤:步骤1、根据先验信息对倾斜摄影软件获取的场景数字正射影像进行初步分类;步骤2、对点云数据进行预处理并进行点云样本的制作;步骤3、点云数据完成预处理与目标分割后,赋予相应的属性,并完成样本集的封装;步骤4、将样本集送入语义分割的神经网络中提取点云的特征,完成模型训练;步骤5、模型训练之后,进行测试,并对测试结果进行可视化,对可视化结果进一步分析,借此,本发明能够直接处理无序点云,并可以提取到点云不同尺度的局部特征,具有可以提高对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力的优点。