基于迭代馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)三維點(diǎn)云語義標(biāo)注研究.pdf

1、室內(nèi)場(chǎng)景的自動(dòng)語義標(biāo)注是機(jī)器視覺、人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的熱門研究課題，是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主場(chǎng)景理解和任務(wù)規(guī)劃的基礎(chǔ)。利用三維點(diǎn)云進(jìn)行室內(nèi)場(chǎng)景語義標(biāo)注的研究難點(diǎn)包括點(diǎn)云的分割、點(diǎn)云的特征建模以及標(biāo)注模型的學(xué)習(xí)和推理等。目前的相關(guān)工作存在著分割算法不穩(wěn)定、特征描述不全面、標(biāo)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(luò)的室內(nèi)場(chǎng)景三維點(diǎn)云語義標(biāo)注方法并完成了一套三維點(diǎn)云語義標(biāo)注系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對(duì)采用RGBD攝像機(jī)獲得

2、的室內(nèi)環(huán)境三維點(diǎn)云作為數(shù)據(jù)源，在移動(dòng)機(jī)器人構(gòu)建室內(nèi)三維地圖的同時(shí)完成室內(nèi)場(chǎng)景的語義標(biāo)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(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的分割算法，該方法可克服RGBD攝像機(jī)頭采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的存在的固有缺陷（如噪聲多、材料敏感等）實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的魯棒分割;采用顏色、紋理、形狀多特征融合的點(diǎn)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(bǔ)單獨(dú)特征描述能力的缺失;提出基于迭代馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空上下文建模方法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云語