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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明提供了一种基于雷视融合的点云分割方法，包括以下步骤：首先采用激光雷达和相机分别获取原生点云和RGB图像数据，将图像中的RGB特征投影到点云上，以此获得携带颜色信息的伪点云；然后用骨干网络分别对原生点云和伪点云进行特征编码，分别得到两种不同模态的多尺度特征；将多模态特征分别在通道域和空间域中进行自适应加权融合，得到多尺度的融合特征；最后利用基于掩码Transformer架构的语义分割头对融合特征进行解码，最终生成点云分割结果。本发明通过混合域自适应加权融合充分利用多模态数据的优势，并减少多模态特征不对齐对分割结果的影响，提高了点云语义分割的鲁棒性和准确性。
主权项：1.一种基于雷视融合的点云分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采用激光雷达获取原生3D点云数据其中，N表示点的数量，pi和fi分别表示第i个点的坐标和特征，表示实数空间；通过相机设备获取2D图像数据其中，H、W分别表示图像的高和宽，和分别表示图像中第i个像素点的坐标和RGB颜色特征；步骤2：计算三维点到像素点的映射关系，将2D图像的RGB颜色信息投影到3D点云上，生成伪点云其中，和分别表示第i个点的坐标和RGB颜色特征；步骤3：将原生点云X和伪点云输入到骨干网络中进行特征编码，分别得到两种不同模态的多尺度特征和其中，L表示特征层数，Cl表示第l层特征的通道数；步骤4：将步骤3所述的多尺度特征Fl和分别在通道域和空间域中进行自适应加权融合，最终得到多模态融合特征步骤5：将点云多模态融合特征Flfusion输入分割头进行特征解码，分割头包括L个Transformer解码块，解码块包括掩码注意力层、自注意力层和线性层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于雷视融合的点云分割方法
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