面向点云语义分割的多特征融合PointNet++网络

摘要

PointNet和PointNet++方法以最大池化为聚合函数使得深度神经网络可直接分类无序点云,得到了较高的分类精度,但对点云空间相关性局部特征提取能力不足,制约了点云语义分割精度的提升。针对该问题,设计了一种面向点云语义分割的多特征融合PointNet++网络,在PointNet++网络中加入一个特征编码器,并以最小信息熵法计算的最优邻域来计算人工特征作为特征编码器的输入。在ISPRS提供的Vaihingen区域三维点云分类标准数据集上进行语义分割实验对比,结果表明多特征融合PointNet++网络语义分割精度比PointNet和PointNet++分别提高了4.3%和3.2%。