基于机器学习的室内点云语义分割——以门为例.pdf

"基于机器学习的室内点云语义分割——以门为例" 本文主要介绍了基于机器学习的室内点云语义分割方法，以门为例。该方法首先使用特征工程的思想，在原始点云7维特征的基础上，人工构建点云12维特征空间。然后，选取室内门的30000个点云数据作为训练数据，以整个房间中的200000个点云数据作为测试数据，对所有点云数据构建12维特征空间，使用线性向量机模型进行预测，并研究使用7个特征和12个特征对分割精度的影响。实验结果表明，采用线性模型，在12维特征空间上分割的精度较高。 本文的主要贡献在于提出了一种基于机器学习的室内点云语义分割方法，该方法可以对室内点云数据进行高精度的语义分割，且可以应用于室内建模、室内导航等领域。 在该方法中，作者首先使用特征工程的思想，构建了点云12维特征空间，然后使用线性向量机模型对点云数据进行预测。实验结果表明，该方法可以达到高精度的语义分割效果。 该方法的优点在于可以对室内点云数据进行高精度的语义分割，且可以应用于室内建模、室内导航等领域。此外，该方法也可以与其他点云处理技术结合，例如点云 Registration、点云 Filtering 等，以实现更加精准的点云处理结果。 在未来的研究中，可以继续深入研究基于机器学习的点云语义分割方法，例如探索新的特征工程方法、深度学习模型等，以提高点云语义分割的精度和效率。此外，也可以将该方法应用于其他领域，例如计算机视觉、机器人学等，以实现更加广泛的应用。 本文提出了一种基于机器学习的室内点云语义分割方法，该方法可以对室内点云数据进行高精度的语义分割，且可以应用于室内建模、室内导航等领域。该方法的优点在于可以对室内点云数据进行高精度的语义分割，且可以与其他点云处理技术结合，以实现更加精准的点云处理结果。