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PointPCA:一种三维空间点云的特征提取算法

PointPCA:feature extraction algorithm for 3D point cloud
季钰林
钟剑丹
李英祥
傅俊杰
刘家威
成都信息工程大学, 成都 610200

摘要

点云是一个庞大点的集合而且拥有重要的几何结构。由于其庞大的数据量,不可避免地就会在某些区域内出现一些相似点,这就使得在进行特征提取时提取到一些重复的信息,造成计算冗余,降低训练的准确率。针对上述问题,提出了一种新的神经网络——PointPCA,可以有效地解决上述问题;在PointPCA中,总共分为三个模块:a)采样模块,提出了一种average point sampling(APS)采样方法,可以有效地规避一些相似的点,得到一组近似代表这组点云的新的点集;b)特征提取模块,采用分组中的思想,对这组新的点的集合进行多尺度空间特征提取;c)拼接模块,将每一尺度提取的特征向量拼接到一起组合为一个特征向量。经过实验表明,PointPCA比PointNet在准确率方面提升了4.6%,比PointNet++提升了1.1%;而且在mIoU评估测试中也有不错的效果。

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0214
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 294-298
文章编号: 1001-3695(2023)01-049-0294-05

发布历史

[2022-08-09] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版

引用本文

季钰林, 钟剑丹, 李英祥, 等. PointPCA:一种三维空间点云的特征提取算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 294-298. (Ji Yulin, Zhong Jiandan, Li Yingxiang, et al. PointPCA:feature extraction algorithm for 3D point cloud [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 294-298. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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