论文部分内容阅读
为实现三维点云的分割,利用神经网络高效处理三维数据,减少庞大的计算量和存储量,提出一种基于八叉树的卷积神经网络的点云分割方法。构造高效的八叉树结构化表示三维点云,提取深层子八分体的基本特征并融合作为神经网络输入特征,将卷积计算限制在八叉树节点上,通过多层网络结构获取更高维的点云模型的信息,得到分割预测标签。实验结果表明,该方法可以实现点云模型的分割,得到良好的分割效果。