基于迭代马尔科夫网络的室内三维点云语义标注研究

【摘要】室内场景的自动语义标注是机器视觉、人工智能以及机器学习等领域的热门研究课题,是移动机器人实现自主场景理解和任务规划的基础。利用三维点云进行室内场景语义标注的研究难点包括点云的分割、点云的特征建模以及标注模型的学习和推理等。目前的相关工作存在着分割算法不稳定、特征描述不全面、标注上下文约束局部性等问题。本文提出了基于迭代马尔科夫网络的室内场景三维点云语义标注方法并完成了一套三维点云语义标注系统,该系统针对采用RGBD摄像机获得的室内环境三维点云作为数据源,在移动机器人构建室内三维地图的同时完成室内场景的语义标注。首先,论文提出该系统采用基于颜色辅助的混合区域生长模型作为实现点云的分割算法,该方法可克服RGBD摄像机头采集的点云数据的存在的固有缺陷(如噪声多、材料敏感等)实现点云的鲁棒分割；采用颜色、纹理、形状多特征融合的点云特征描述方法,充分利用RGBD摄像头的丰富信息,有效地弥补单独特征描述能力的缺失；提出基于迭代马尔科夫网络的时空上下文建模方法实现点云语义标注,充分利用移动机器人采集数据的灵活性和连续性,不仅建立当前帧的空间上下文约束,且利用时间序列上的连续点云帧建立帧间上下文约束,有效提高点云标注的性能。在公共点云数据库上的标注对比实验表明,本文提出的标注方法获得的语义标注结果较于现今流行的标注模型在标注性能上有一定程度的提高。此外,在真实室内环境下获得的移动三维构图数据上进行的在线标注实验表明,本标注系统能鲁棒地、有效地解决移动机器人在未知环境下的语义标注问题。
【作者】林思远；
【导师】温程璐；
【作者基本信息】厦门大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】RGBD摄像机；点云分割；多特征融合；点云标注；迭代马尔科夫网络；

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