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基于深度残差全卷积网络的Landsat 8遥感影像云检测方法 被引量：20
1
作者 张家强 李潇雁 +4 位作者 李丽圆 孙鹏程 苏晓峰 胡亭亮 陈凡胜 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第10期356-363,共8页
为了实现定量化应用目标,高精度的云层检测已成为遥感数据预处理的关键步骤之一。然而,传统的云检测方法存在特征复杂、算法步骤多、鲁棒性差,且无法将高级特征和低级特征相结合的缺陷,检测效果一般。针对以上问题,提出了一种基于深度... 为了实现定量化应用目标,高精度的云层检测已成为遥感数据预处理的关键步骤之一。然而,传统的云检测方法存在特征复杂、算法步骤多、鲁棒性差,且无法将高级特征和低级特征相结合的缺陷,检测效果一般。针对以上问题,提出了一种基于深度残差全卷积网络的高精度云检测方法,能够实现对遥感影像云层目标像素级别的分割。首先,编码器通过残差模块的不断降采样提取图像深层特征;然后,应用双线性插值进行上采样,结合多层次编码后的图像特征完成解码;最后,将解码后的特征图与输入图像融合后再次进行卷积,实现端到端的云检测。实验结果表明,对于Landsat 8云检测数据集,所提方法的像素精度达到93.33%,比原版U-Net提高了2.29%,比传统Otsu方法提高了7.78%。该方法可以为云层目标智能化检测研究提供有益参考。 展开更多
关键词 遥感 云检测 深度学习 语义分割 全卷积网络 残差网络
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一种基于图割的机载LiDAR单木识别方法 被引量：20
2
作者 王濮 邢艳秋 +1 位作者 王成 习晓环 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2019年第3期385-391,共7页
针对现有机载激光雷达数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题,结合林木冠层空间结构分层的特点,提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先,对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化;然后基于冠层高度模型计算局部最... 针对现有机载激光雷达数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题,结合林木冠层空间结构分层的特点,提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先,对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化;然后基于冠层高度模型计算局部最大值以确定冠层表面的明显树顶,以此作为单木位置的先验知识,继而采用归一化割(normalized cut, Ncut)方法实现冠层的初始分割;最后,以全局最大值代替局部最大值,并将冠层形状、冠层最小点数作为约束条件,再次利用Ncut方法完成对漏检单木的探测,进而实现单木的精确探测。实验结果表明,针对密集林区的单木分割,本方法有效地减少了漏识单木,整体精度达90%以上,将有助于单木三维结构定量描述及参数反演。 展开更多
关键词 激光雷达 点云 Ncut 单木分割
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一种新的点云平面混合分割方法 被引量：19
3
作者 闫利 谢洪 +1 位作者 胡晓斌 鲍秀武 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期517-521,共5页
为了同时提高点云平面分割效率与可靠性,提出了一种新的将区域增长与RANSAC相结合的点云平面分割方法。该方法通过对八叉树节点进行平面度测试实现种子平面的自动遴选,将节点平面参数作为区域增长约束得到初始分割结果。实验证明了该方... 为了同时提高点云平面分割效率与可靠性,提出了一种新的将区域增长与RANSAC相结合的点云平面分割方法。该方法通过对八叉树节点进行平面度测试实现种子平面的自动遴选,将节点平面参数作为区域增长约束得到初始分割结果。实验证明了该方法能够高效可靠地实现散乱点云平面分割。 展开更多
关键词 散乱点云 八叉树结构 平面分割 区域增长 RANSAC
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结合超像素和卷积神经网络的国产高分辨率遥感影像云检测方法 被引量：16
4
作者 徐启恒 黄滢冰 陈洋 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第1期50-55,共6页
由于国产高分辨率卫星遥感影像波段少、光谱范围窄,导致传统云检测方法精度低。本文提出了基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测方法。首先采用主成分分析非监督预训练网络结构,获取待测遥感影像云特征;然后采用超像素分割方法进... 由于国产高分辨率卫星遥感影像波段少、光谱范围窄,导致传统云检测方法精度低。本文提出了基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测方法。首先采用主成分分析非监督预训练网络结构,获取待测遥感影像云特征;然后采用超像素分割方法进行影像分割;最后将检测结果影像块拼接,完成整幅影像云检测。试验效果评价表明,基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测方法不受光谱范围限制,云检测精度高,误判较少,适合国产高分辨遥感影像云检测。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 卷积神经网络 云检测 超像素分割
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一种基于映射法的散乱点云Delaunay三角剖分算法 被引量：15
5
作者 李凤霞 刘咏梅 +1 位作者 王晓哲 饶永辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第3期950-953,共4页
针对直接在三维空间构建海量点云的Delaunay三角网格效率低下,提出一种新的基于映射法的Delaunay三角网格构建算法。首先提出一种基于区域增长法的点云分片方法,能够保证对分片后的点云数据进行映射而不产生重叠;然后保持空间点云之间... 针对直接在三维空间构建海量点云的Delaunay三角网格效率低下,提出一种新的基于映射法的Delaunay三角网格构建算法。首先提出一种基于区域增长法的点云分片方法,能够保证对分片后的点云数据进行映射而不产生重叠;然后保持空间点云之间的距离特性,将三维点云映射到二维平面;在二维平面内进行Delaunay三角剖分,再将结果返回到三维空间内。实验结果表明,算法能够构建质量较好的三角网格。由于该算法将点云的三角剖分转换到低维空间,通过实验结果对比本算法与其他算法效果,证明该方法能够更快地完成重构。 展开更多
关键词 点云 点云分片 无网格参数化 DELAUNAY三角化 三角网格
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遥感图像云检测的多尺度融合分割网络方法 被引量：15
6
作者 郭玥 于希明 +1 位作者 王少军 彭宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期31-38,共8页
在进行可见光遥感图像高精度云检测时,云自身特征的多变性,以及地物与云之间的特征相似性,会降低检测精度。因此,提出一种带权重的多尺度融合分割网络云检测方法。首先,通过有云区域和无云区域的特征学习,降低对云状的敏感性,同时利用... 在进行可见光遥感图像高精度云检测时,云自身特征的多变性,以及地物与云之间的特征相似性,会降低检测精度。因此,提出一种带权重的多尺度融合分割网络云检测方法。首先,通过有云区域和无云区域的特征学习,降低对云状的敏感性,同时利用全卷积网络进行端到端训练,实现对每个像素点分类。该方法能够自动提取深层特征,并可将云的深层语义特征与浅层细节特征结合,不但有利于区分下垫面中与云特征相似的地物,还可提高云边缘检测效果,从而提升云量值的检测精度。与其他深度学习分割网络的实验比较分析表明,所提方法可以实现95. 39%的像素分类准确度,云量值检测误差优于1%,为解决遥感图像云污染问题提供了新的思路。 展开更多
关键词 云检测 图像分割 卷积网络 多尺度融合
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基于点云数据的分割方法综述 被引量：14
7
作者 顾军华 李炜 董永峰 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期125-137,共13页
点云是一种能够完整表达场景信息的重要数据格式。近年来,对于点云的探索引起了越来越多研究人员的关注,并且迅速在计算机视觉、自动驾驶和机器人等许多领域得到了广泛应用。但是,由于点云独特的数据形式,使用深度神经网络处理点云时面... 点云是一种能够完整表达场景信息的重要数据格式。近年来,对于点云的探索引起了越来越多研究人员的关注,并且迅速在计算机视觉、自动驾驶和机器人等许多领域得到了广泛应用。但是,由于点云独特的数据形式,使用深度神经网络处理点云时面临着独特挑战,因此基于点云的深度学习方法仍处于起步阶段。最近,利用点云处理分割任务出现了许多优秀的方法。为了激发未来对点云研究的深入发展,本文对点云深度学习方法的最新进展进行回顾,涵盖了三个主要任务,包括点云语义分割、点云实例分割以及常用的三维图像数据集,对其中处理点云的深度学习经典方法展开对比分析,提供多种方法在不同数据集上的比较结果,并且提出了一些观点和未来研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 点云 语义分割 实例分割
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一种古建筑点云数据的语义分割算法 被引量：14
8
作者 张瑞菊 周欣 +1 位作者 赵江洪 曹闵 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期753-759,共7页
针对目前从三维激光扫描点云中进行古建筑木构件分割较难的现状,提出一种对古建筑点云数据进行精确、快速语义分割的新算法。该算法首先对点云进行去噪处理;然后利用古建筑结构特性定义与柱构件相交且垂直于坐标系竖轴的一个截面并提取... 针对目前从三维激光扫描点云中进行古建筑木构件分割较难的现状,提出一种对古建筑点云数据进行精确、快速语义分割的新算法。该算法首先对点云进行去噪处理;然后利用古建筑结构特性定义与柱构件相交且垂直于坐标系竖轴的一个截面并提取截面点云;接着利用点云欧氏聚类的方法从截面点云数据中提取对应于柱构件的点云并估计柱构件参数,进而基于罗德里格旋转矩阵将古建筑点云数据自动转正,使点云三维坐标系的竖轴严格垂直于地面;最后基于模型拟合的方法分割出柱构件点云,并利用古建筑几何结构、尺寸等信息采用基于包围盒的方法对其他木构件(如梁、枋等)进行分割。为了验证算法的稳健性与可行性,选取亭子类古建筑点云数据进行实验与分析。结果表明,该算法具有一定的可行性与稳健性,为古建筑点云的自动语义分割提供了思路与方法。 展开更多
关键词 三维激光扫描 古建筑 木构件 点云 语义分割
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基于点云的复杂环境下楼梯区域识别 被引量：13
9
作者 叶一飞 王建中 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期124-133,共10页
自主移动机器人已经在国防军事、灾区救援等领域有了广泛应用,楼梯区域作为一种典型的环境目标,需要机器人能够对其做出准确识别。放置于楼梯区域的障碍物会破坏传统楼梯识别算法需要提取的楼梯平面及边缘特征,导致楼梯区域无法被准确... 自主移动机器人已经在国防军事、灾区救援等领域有了广泛应用,楼梯区域作为一种典型的环境目标,需要机器人能够对其做出准确识别。放置于楼梯区域的障碍物会破坏传统楼梯识别算法需要提取的楼梯平面及边缘特征,导致楼梯区域无法被准确识别。针对该问题,提出了一种复杂环境下,基于点云的楼梯区域检测识别算法。该算法首先使用区域生长方法对目标区域进行分割并通过各区域拟合平面法线方向来选取疑似为楼梯各级竖直阶面的区域;进而对各级楼梯区域进行处理,分割障碍物并获取各级楼梯竖直面上边界;最终根据各级边界位置得到楼梯模型以及障碍物位置。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,能在各种复杂环境下识别出楼梯并得到无障碍楼梯区域,构建的楼梯三维模型尺寸误差均小于7%,有较高的准确性,相较于传统楼梯识别算法,能达到更好的检测识别效果。 展开更多
关键词 复杂环境 楼梯检测 点云 区域分割
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车载LiDAR点云中建筑物立面的自动分割 被引量：13
10
作者 李永强 吕海洋 +3 位作者 苏蕾 王文越 曹鸿 杨莎莎 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期106-109,共4页
将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系... 将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系中,实现坐标基准的统一;再根据建筑物立面特征设置合理的建筑物轮廓缓冲阈值,对建筑物立面点云进行自动分割;最后采用合理的质量评价机制,对分割结果进行检核和评价,实现分割结果的质量控制。实验表明文中方法简单有效。 展开更多
关键词 车载LiDAR 点云 基础地理数据 建筑物立面 自动分割
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融合多特征深度学习的地面激光点云语义分割 被引量：13
11
作者 李健 姚亮 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2021年第3期133-139,162,共8页
针对当前点云语义分割研究对地面站激光点云特征利用不足、正确率较低的问题,该文提出了一种基于多尺度球形邻域特征的深度神经网络算法。该算法基于多尺度球形邻域计算的地面激光点云的粗糙度、高斯曲率,以及全方差、线性度等基于协方... 针对当前点云语义分割研究对地面站激光点云特征利用不足、正确率较低的问题,该文提出了一种基于多尺度球形邻域特征的深度神经网络算法。该算法基于多尺度球形邻域计算的地面激光点云的粗糙度、高斯曲率,以及全方差、线性度等基于协方差的多种特征,结合XYZ坐标、RGB颜色、激光反射强度组成47维特征向量作为神经网络的输入,经过多组参数组合实验优化神经网络结构,最后通过softmax分类器输出每个点的类别。利用Semantic-3D测试集验证所提的深度神经网络模型,取得了较好的分类精度,总体正确率和平均交并比分别达到了86.6%和55.0%。实验结果表明,所提算法充分利用了地面站激光点云的特征,可有效提升语义分割的正确率。 展开更多
关键词 点云 语义分割 多特征 神经网络
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基于逆向工程的汽车覆盖件模具边界特征的提取 被引量：4
12
作者 冯祖军 朱冒冒 +1 位作者 郭建华 鞠鲁粤 《电子机械工程》 2004年第3期47-50,共4页
介绍了一种逆向工程中实现测量数据点中特征点的半自动提取方法,并基于所取得特征点完成对自由曲面数据点的划分。首先对获得的散乱数据点云进行多边形化,然后根据数据点局部表示对每点的法矢和曲率进行估算。再利用曲率极值法来获得边... 介绍了一种逆向工程中实现测量数据点中特征点的半自动提取方法,并基于所取得特征点完成对自由曲面数据点的划分。首先对获得的散乱数据点云进行多边形化,然后根据数据点局部表示对每点的法矢和曲率进行估算。再利用曲率极值法来获得边界点。最后边界点相联,组成光滑的边界曲线,完成对数据点云的划分。 展开更多
关键词 逆向工程 曲面重构 自由曲面 点云 分片
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应用最小生成树实现点云分割 被引量：11
13
作者 孙金虎 周来水 安鲁陵 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第7期858-865,共8页
点云分割是点云参数化、形状识别、编辑造型等领域的关键基础算法。提出一种基于最小生成树的点云模型分割算法,包括生成带状分割边界、区域增长、拆分带状分割边界以及生成最终区域4个步骤。算法采用Snake模型提取分割曲线并向两侧扩... 点云分割是点云参数化、形状识别、编辑造型等领域的关键基础算法。提出一种基于最小生成树的点云模型分割算法,包括生成带状分割边界、区域增长、拆分带状分割边界以及生成最终区域4个步骤。算法采用Snake模型提取分割曲线并向两侧扩展形成带状分割边,利用最小生成树实现区域增长来提取区域内部点,最后拆分带状分割边界并与已有区域合并形成最终区域。实验结果表明,该算法能够有效避免过分割和欠分割,能够生成光顺分割边界,与Level Set分割算法相比具有较高的效率。 展开更多
关键词 点云 模型分割 SNAKE模型 最小生成树 K邻域 区域增长
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改进的RANSAC点云分割算法及其应用 被引量：10
14
作者 邹鹏 李蓓智 +1 位作者 龚菊贤 杨建国 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第11期121-124,共4页
工件型面的精确修磨是现代制造最常见的一种技术,为了实现型面的精确修磨必须要准确采集和测量型面的几何信息并通过特征建模为精确打磨提供条件。针对激光扫描仪获取的工件表面三维点云信息,依据点云特征分布情况,提出了一种改进的随... 工件型面的精确修磨是现代制造最常见的一种技术,为了实现型面的精确修磨必须要准确采集和测量型面的几何信息并通过特征建模为精确打磨提供条件。针对激光扫描仪获取的工件表面三维点云信息,依据点云特征分布情况,提出了一种改进的随机采样一致性点云分割算法以获取工件型面特征,该算法首先利用八叉树(Octree)建立点云之间拓补几何关系,然后根据K邻域搜索的欧式距离判别对点云进行初始分类,将分类结果作为随机采样一致性(RANSAC)初始种子点选取区域。最后利用面片间法向量和欧式距离判别对分割结果进行优化。工程运用表明该方法能够有效获取工件型面特征,测量精度满足工程需要。 展开更多
关键词 激光点云 随机采样一致性 八叉树 点云分割
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基于深度学习的3维点云处理综述 被引量：10
15
作者 李娇娇 孙红岩 +2 位作者 董雨 张若晗 孙晓鹏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1160-1179,共20页
深度学习在2维图像等结构化数据处理中表现出了优越性能,对非结构化的点云数据分析处理的潜力已经成为计算机图形学的重要研究方向,并在机器人、自动驾驶、虚拟及增强现实等领域取得一定进展.通过回顾近年来3维点云处理任务的主要研究问... 深度学习在2维图像等结构化数据处理中表现出了优越性能,对非结构化的点云数据分析处理的潜力已经成为计算机图形学的重要研究方向,并在机器人、自动驾驶、虚拟及增强现实等领域取得一定进展.通过回顾近年来3维点云处理任务的主要研究问题,围绕深度学习在3维点云形状分析、结构提取、检测和修复等方向的应用,总结整理了典型算法.介绍了点云拓扑结构的提取方法,然后对比分析了变换、分类分割、检测跟踪、姿态估计等方向的以构建神经网络为主要研究方法的进展.最后,总结常用的3维点云公开数据集,分析对比了各类方法的特点与评价指标,指出其优势与不足,并从不同角度对基于深度学习的方法处理点云数据所面临的挑战与发展方向进行了讨论. 展开更多
关键词 点云 深度学习 重建 分类分割 检测追踪 姿态估计
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点云模型分割及应用技术综述 被引量：10
16
作者 刘进 武仲科 周明全 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第4期21-24,71,共5页
介绍了点云模型分割的定义、分类和应用情况;比较、分析和评价了几类典型的点云模型分割算法,如边缘检测法、扫描线算法、聚类方法、基于图的分割方法等;给出了每种方法的应用特点和应用环境;指出了目前点云模型分割技术方法中存在的主... 介绍了点云模型分割的定义、分类和应用情况;比较、分析和评价了几类典型的点云模型分割算法,如边缘检测法、扫描线算法、聚类方法、基于图的分割方法等;给出了每种方法的应用特点和应用环境;指出了目前点云模型分割技术方法中存在的主要问题;分类介绍和评价了点云分割在相关应用中的研究工作;最后展望了点云分割技术今后的发展方向。 展开更多
关键词 点云 分割 激光扫描
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局部聚类分析的FCN-CNN云图分割方法 被引量：10
17
作者 毋立芳 贺娇瑜 +2 位作者 简萌 邹蕴真 赵铁松 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1049-1059,共11页
空气中的尘埃、污染物及气溶胶粒子的存在严重影响了大气预测的有效性,毫米波雷达云图的有效分割成为解决这一问题的关键.提出了一种基于超像素分析的全卷积神经网路FCN和深度卷积神经网络CNN(FCNCNN)的云图分割方法.首先通过超像素分... 空气中的尘埃、污染物及气溶胶粒子的存在严重影响了大气预测的有效性,毫米波雷达云图的有效分割成为解决这一问题的关键.提出了一种基于超像素分析的全卷积神经网路FCN和深度卷积神经网络CNN(FCNCNN)的云图分割方法.首先通过超像素分析对云图每个像素点的近邻域实现相应的聚类,同时将云图输入到不同步长的全卷积神经网络FCN 32s和FCN 8s中实现云图的预分割;FCN 32s预测结果中的"非云"区域一定是云图中的部分"非云"区域,FCN 8s预测结果中的"云"区域一定是云图中的部分"云"区域;余下的不确定的区域通过深度卷积神经网络CNN进行进一步分析.为提高效率,FCN-CNN选取了不确定区域中超像素的几个关键像素来代表超像素区域的特征,通过CNN网络来判断关键像素是"云"或者是"非云".实验结果表明,FCN-CNN的精度与MR-CNN、SP-CNN相当,但是速度相比于MR-CNN提高了880倍,相比于SP-CNN提高了1.657倍. 展开更多
关键词 云图像 超像素 全卷积神经网络 卷积神经网络 图像分割
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基于云模型鱼群算法的多阈值图像分割研究 被引量：10
18
作者 崔丽群 黄殿平 宋晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期204-208,235,共6页
针对传统鱼群算法在处理图像分割时收敛速度慢,容易陷入局部最优等问题,将云模型和人工鱼群算法结合并有效地应用到多阈值图像分割中。改进后的算法使人工鱼学习能力有所提高,同时满足种群多样性和收敛速度快的特点,避免局部最优得到图... 针对传统鱼群算法在处理图像分割时收敛速度慢,容易陷入局部最优等问题,将云模型和人工鱼群算法结合并有效地应用到多阈值图像分割中。改进后的算法使人工鱼学习能力有所提高,同时满足种群多样性和收敛速度快的特点,避免局部最优得到图像分割的最佳阈值。仿真实验表明,该算法能得到较稳定、快速、清晰的图像分割。 展开更多
关键词 鱼群算法 云模型 多阈值 图像分割
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基于改进欧式聚类的三维激光雷达点云目标分割方法 被引量：9
19
作者 姚绍华 贺松 涂园园 《智能计算机与应用》 2021年第10期73-76,共4页
随着科学技术的发展,智能驾驶系统逐渐成为许多学者研究的目标。在这一研究领域中,激光雷达技术已经得到了广泛的应用,其中目标分割在智能车辆对周围环境的识别过程中起着重要作用。由于在对点云进行聚类分割时对相邻目标容易出现欠分... 随着科学技术的发展,智能驾驶系统逐渐成为许多学者研究的目标。在这一研究领域中,激光雷达技术已经得到了广泛的应用,其中目标分割在智能车辆对周围环境的识别过程中起着重要作用。由于在对点云进行聚类分割时对相邻目标容易出现欠分割问题,针对这一问题本文提出了一种基于欧式聚类算法的改进方法。首先对点云数据进行预处理,包括下采样和地面去除,再根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,接着同时使用激光雷达扫描线的角度阈值和动态的距离阈值作为聚类分割的判断依据,对去除了地面点云后的数据进行聚类分割。实验结果表明该方法相较于传统的欧式聚类算法,能同时对近处和远处的障碍物目标点云进行快速且较准确的分割,对目标的分割准确率提高近2.5%,达到了近86%,而对行人目标的分割准确率提高了近5.4%,达到了约88.02%。 展开更多
关键词 激光雷达 点云 欧氏聚类 目标分割
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三维点云分割研究综述 被引量：9
20
作者 方国润 《计量与测试技术》 2021年第7期52-55,共4页
点云是在三维空间层面完整表达周围环境的重要数据形式。传统的自主移动机器人通过激光雷达或者RGBD相机等传感器可以获取点云数据。点云分割是认知与理解点云数据中所携带的信息的重要方法。本文对点云分割,包括传统点云分割、点云语... 点云是在三维空间层面完整表达周围环境的重要数据形式。传统的自主移动机器人通过激光雷达或者RGBD相机等传感器可以获取点云数据。点云分割是认知与理解点云数据中所携带的信息的重要方法。本文对点云分割,包括传统点云分割、点云语义分割、点云实例分割等的发展现状进行了分析与阐述。 展开更多
关键词 点云 语义 实例 分割
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