【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及点云语义分割领域，尤其涉及一种基于子集划分的点云语义分割方法、终端设备及介质。
技术介绍
1、点云语义分割是自动驾驶、机器人和增强现实等许多应用中的一项关键任务。现有的点云语义分割具有以下缺陷：首先，处理和分类高维空间数据时缺乏有效的特征提取方法，导致无法充分利用点云数据中蕴含的丰富几何信息。其次，现有技术很难适应点云数据的密度不均和噪声，这些因素通常会导致分类精度降低。此外，传统分割算法通常依赖于固定的阈值和参数，缺乏必要的灵活性来应对多变的场景。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于子集划分的点云语义分割方法、终端设备及介质。
2、具体方案如下：
3、一种基于子集划分的点云语义分割方法，包括以下步骤：
4、s1：接收待进行语义分割的点云，计算点云中每个点的点特征直方图，并将其作为各点的几何特征；
5、s2：将点云划分为多个点云子集后，基于点云子集中所有点的位置，计算各点云子集的质心特征和形状特征；p>
6、s3：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于子集划分的点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于子集划分的点云语义分割方法，其特征在于：点云子集的划分中，基于两点之间的特征相似度和空间接近性进行综合考量；两点之间的空间接近性采用高斯核函数进行计算。
3.根据权利要求1所述的基于子集划分的点云语义分割方法，其特征在于：点云子集的质心特征的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的基于子集划分的点云语义分割方法，其特征在于：步骤S2的点云子集的形状特征的计算过程包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于子集划分的点云语义分割方...
【技术特征摘要】
1.一种基于子集划分的点云语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于子集划分的点云语义分割方法，其特征在于：点云子集的划分中，基于两点之间的特征相似度和空间接近性进行综合考量；两点之间的空间接近性采用高斯核函数进行计算。
3.根据权利要求1所述的基于子集划分的点云语义分割方法，其特征在于：点云子集的质心特征的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的基于子集划分的点云语义分割方法，其特征在于：步骤s2的点云子集的形状特征的计算过程包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于子集划分的点云语义分割方法，其特征在于：点的局部密度的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的基于子集划分的点...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宗跃，苏锦河，蔡国榕，任昱衡，郭伟鹏，
申请(专利权)人：集美大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。