[發明專利]色差引導卷積的點云語義分割方法

有效

• 申請號: 202010537162.4
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111898607B
• 公開（公告）日: 2022-10-25
• 發明（設計）人: 楊靜;杜少毅;李昊哲;萬騰;陳躍海
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V10/56;G06V10/42;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 王艾華

1.色差引導卷積的點云語義分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：將有色點云的RGB通道轉化為HSV顏色通道；

步驟二：對當前密度下的點云，對中心點x_i求k鄰域得鄰域點x_k，以及鄰域點x_k與中心點x_i相對位置y,y＝x_k-x_i，送入三層MLP得到高維嵌入特征F_G＝MLP(x_i,y)；

步驟三：由鄰域內不同通道顏色矩排序得到最大值與最小值對應點的相對位置作為d₁，y中與d₁最大的夾角的方向作為d₂，y中與d₁垂直方向為臨時方向，y中與臨時方向垂直且與中心點曼哈頓距離最大的方向作為d₃；同時獲得顏色描述向量v^c如下，計算y與上述三個方向向量d₁，d₂，d₃的余弦距離，每個方向上選擇余弦距離最小的s個點及對應特征f_s^c；

其中為每個顏色通道的標準差，為三個通道顏色值，θ^c為y與d₁的夾角；

步驟四：對步驟三選出特征與v^c在三個方向向量d₁，d₂，d₃上做1×3的卷積得到特征為避免光照影響，對在HS顏色通道上做1×3卷積，每次卷積兼顧兩個色調點和一飽和度點，對兩次1×3卷積結果進行1×1卷積，經池化后得特征F_C；

其中c1,c2為不同的顏色通道，s為每個方向上選擇的點數；

步驟五：將F_G與F_C級聯得到全局特征F；

步驟六：進行三次降采樣，每次降采樣重復執行步驟二至步驟五；

步驟七：將相鄰密度下得到的F與F_C通過近鄰點加權插值恢復，公式如下，得到每點的預測結果；

距離加權的權重計算如下

f^j(x)是由最近的三個點的特征f_i^j插值得到的恢復特征，C′是輸出特征的通道數；

步驟八：基于交叉熵損失函數，計算用以獲得訓練網絡的誤差，包含兩個部分：第一部分是步驟五中預測結果和真實語義標簽的類別差異度衡量，用交叉熵損失函數作為衡量標準；第二部分是對卷積的權重w添加4階正則項損失；通過梯度下降最小化損失函數，訓練神經網絡參數；

λ是一個比例系數，用來調控神經網絡的復雜度和預測損失的關系；

步驟九：訓練好網絡參數后，給定新的待分割的點云，執行步驟一至步驟七，得到分割后的結果。