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题名基于自投影注意力的城市道路点云智能识别
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作者
杨莹
邹文明
黄恺翔
王进
陈昱臻
金钊
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机构
浙江省测绘科学技术研究院
浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2024年第3期67-76,共10页
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基金
浙江省自然科学基金项目(LTGG23D010001)。
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文摘
针对大规模城市道路点云环境中,道路典型地物识别效率不高的问题,提出了一种基于自投影注意力的三维点云模型U-RandLA,通过点云投影算法获取道路点云信息自投影图,采用二维图像卷积网络分支U-Proj提取该自投影图特征,生成注意力分布图,强化模型对典型地物的识别能力,提升了现有点云识别算法的重点区域感知能力;融合点云原始信息和具有大感受野的注意力分布图的特征,扩增模型初始感受野,解决现有算法感受野狭窄问题,提升对大尺度典型地物的信息提取能力。实验结果表明,U-RandLA模型对典型地物的平均识别准确率达到97.7%,物体平均交并比达到64.4%。帮助提升了实际项目的生产效率,已成功应用于浙江省、上海市、山东省、重庆市等城市道路部件的智能提取。
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关键词
车载LiDAR点云
点云智能识别
RandLA网络
点云投影
注意力机制
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Keywords
vehicular LiDAR point cloud
point cloud recognition
RandLA network
point cloud projection
attention mechanism
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分类号
P237.2
[天文地球—摄影测量与遥感]
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