點(diǎn)云數(shù)據(jù)語義分割的理論與方法

定　價：￥98.00

作　者：	張蕊，李廣云著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	導(dǎo)航與時頻技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030734884	出版時間：	2022-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	142	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　隨著三維激光掃描傳感設(shè)備硬件的快速發(fā)展，可保留三維空間中原始語義信息（幾何信息、顏色、反射強(qiáng)度等）的點(diǎn)云已成為代表性的新型數(shù)據(jù)源之一。語義分割作為三維場景語義分析與解譯的重要前提，在無人駕駛、高精地圖、智慧城市等國家重大需求的推動下，已成為測繪遙感、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的重大研究課題?！饵c(diǎn)云數(shù)據(jù)語義分割的理論與方法》以語義分割的理論與方法為研究內(nèi)容，以點(diǎn)云為研究對象，從點(diǎn)云類型、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、點(diǎn)云的組織與管理、融合點(diǎn)云與圖像的語義分割以及直接基于點(diǎn)云的語義分割等方面進(jìn)行介紹，是一部多學(xué)科交叉、融合的點(diǎn)云語義分割著作。

作者簡介

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圖書目錄

目錄
《導(dǎo)航與時頻技術(shù)叢書》序
前言
第1章緒論1
參考文獻(xiàn)3
第2章點(diǎn)云類型及語義分割方法概述4
2.1引言4
2.2點(diǎn)云類型4
2.2.1激光點(diǎn)云4
2.2.2影像點(diǎn)云13
2.2.3RGB-D點(diǎn)云13
2.2.4結(jié)構(gòu)光點(diǎn)云15
2.2.5其他類型點(diǎn)云15
2.3點(diǎn)云語義分割方法概述18
2.3.1統(tǒng)計(jì)分析法18
2.3.2投影圖像法21
2.3.3其他傳統(tǒng)語義分割方法22
2.3.4二維圖像深度學(xué)習(xí)語義分割方法23
2.3.5三維點(diǎn)云深度學(xué)習(xí)語義分割方法28
參考文獻(xiàn)33
第3章深度學(xué)習(xí)40
3.1引言40
3.2深度學(xué)習(xí)技術(shù)概述40
3.2.1人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)41
3.2.2卷積運(yùn)算42
3.2.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理43
3.2.4深度學(xué)習(xí)框架52
3.3深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用53
3.3.1圖像分類53
3.3.2目標(biāo)檢測54
3.3.3語義分割54
3.3.4實(shí)例分割55
3.3.5其他應(yīng)用55
3.4深度學(xué)習(xí)與三維激光點(diǎn)云的結(jié)合56
3.4.1三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的表示形式57
3.4.2三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的語義標(biāo)注方法57
3.4.3三維激光點(diǎn)云語義分割存在的挑戰(zhàn)58
參考文獻(xiàn)58
第4章LiDAR點(diǎn)云的組織與管理61
4.1引言61
4.2兩級混合索引結(jié)構(gòu)的確定62
4.2.1全局KD樹索引62
4.2.2局部八叉樹索引64
4.3Kd-OcTree混合索引的構(gòu)建65
4.3.1Kd-OcTree混合索引的邏輯結(jié)構(gòu)66
4.3.2Kd-OcTree混合索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)66
4.3.3Kd-OcTree混合索引的構(gòu)造算法70
4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析72
4.4.1測試數(shù)據(jù)72
4.4.2構(gòu)造索引速度測試73
4.4.3鄰域搜索速度測試74
4.4.4索引結(jié)構(gòu)對地面點(diǎn)感知效果的影響75
4.4.5閾值敏感度測試77
4.4.6不同索引結(jié)構(gòu)CPU、內(nèi)存消耗對比分析79
參考文獻(xiàn)80
第5章基于深度學(xué)習(xí)和二維圖像的多目標(biāo)語義分割82
5.1引言82
5.2基于二維圖像的語義分割83
5.2.1點(diǎn)云描述子83
5.2.2深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)85
5.2.3二維圖像與三維點(diǎn)云之間的映射關(guān)系85
5.2.4精細(xì)特征提取方法86
5.3研究方法87
5.3.1DVLSHR模型構(gòu)建87
5.3.2二維圖像到三維點(diǎn)云的映射90
5.3.3三維建筑點(diǎn)云的精細(xì)分割91
5.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析103
5.4.1數(shù)據(jù)集103
5.4.2評價標(biāo)準(zhǔn)104
5.4.3DVLSHR模型訓(xùn)練105
5.4.4初步分割結(jié)果112
5.4.5映射結(jié)果可視化112
5.4.6基于三維點(diǎn)云的建筑物精細(xì)特征分割114
5.4.7結(jié)果分析115
參考文獻(xiàn)116
第6章三維點(diǎn)云語義分割120
6.1引言120
6.2研究現(xiàn)狀121
6.2.1三維數(shù)據(jù)集121
6.2.2基于點(diǎn)云的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)122
6.3研究方法123
6.3.1點(diǎn)云表示形式123
6.3.2三維深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)124
6.3.3輸入點(diǎn)集的順序?qū)W(wǎng)絡(luò)性能的影響129
6.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析130
6.4.1實(shí)驗(yàn)平臺131
6.4.2評價指標(biāo)131
6.4.3網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)驗(yàn)證132
6.4.4分割效果136
6.4.5結(jié)果分析137
參考文獻(xiàn)138
第7章總結(jié)與展望140