基于迭代馬爾科夫網(wǎng)絡的室內(nèi)三維點云語義標注研究.pdf

1、室內(nèi)場景的自動語義標注是機器視覺、人工智能以及機器學習等領域的熱門研究課題，是移動機器人實現(xiàn)自主場景理解和任務規(guī)劃的基礎。利用三維點云進行室內(nèi)場景語義標注的研究難點包括點云的分割、點云的特征建模以及標注模型的學習和推理等。目前的相關工作存在著分割算法不穩(wěn)定、特征描述不全面、標注上下文約束局部性等問題。
　　本文提出了基于迭代馬爾科夫網(wǎng)絡的室內(nèi)場景三維點云語義標注方法并完成了一套三維點云語義標注系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對采用RGBD攝像機獲得

2、的室內(nèi)環(huán)境三維點云作為數(shù)據(jù)源，在移動機器人構建室內(nèi)三維地圖的同時完成室內(nèi)場景的語義標注。首先，論文提出該系統(tǒng)采用基于顏色輔助的混合區(qū)域生長模型作為實現(xiàn)點云的分割算法，該方法可克服RGBD攝像機頭采集的點云數(shù)據(jù)的存在的固有缺陷（如噪聲多、材料敏感等）實現(xiàn)點云的魯棒分割;采用顏色、紋理、形狀多特征融合的點云特征描述方法，充分利用RGBD攝像頭的豐富信息，有效地彌補單獨特征描述能力的缺失;提出基于迭代馬爾科夫網(wǎng)絡的時空上下文建模方法實現(xiàn)點云語