基于PointNet优化网络的铁路站台语义分割.pdfVIP

2024年2月1日现代电子技术Feb.2024

第47卷第3期ModernElectronicsTechniqueVol.47No.3

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DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.03.013

引用格式：鲁子明，黄世秀，季铮，等.基于PointNet优化网络的铁路站台语义分割[J].现代电子技术，2024，47（3）：68⁃72.

基于PointNet优化网络的铁路站台语义分割

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鲁子明，黄世秀，季铮，张思仪，黄翔翔

（1.合肥工业大学土木与水利工程学院，安徽合肥230009；

2.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430072；

3.安徽工程大学计算机与信息学院，安徽芜湖241000）

摘要：铁路站台点云语义分割是对铁路侵界现象进行检测的关键环节。文中以新型激光扫描测量系统采集的具有

三维空间信息的点云数据为基础，在获取初步分割结果的基础上，设计PointNet网络整体结构提取点云数据全局特征，采用

多层次金字塔结构对网络进行局部特征提取优化，实现铁路站台点云数据语义分割。研究表明，所提方法对实验点云数据

的分割准确率达到84.5%，在铁路工程应用中的点云总体分割精度达到75.34%，在铁路检测中实现了大范围多尺度点云数

据的可靠语义分割，满足铁路侵界现象检测分析需求。

关键词：点云分割；深度学习；铁路站台；铁路侵界；PointNet；金字塔结构；深度神经网络；语义分割

中图分类号：TN711⁃34；TP391.4文献标识码：A文章编号：1004⁃373X（2024）03⁃0068⁃05

RailwayplatformsemanticsegmentationbasedonPointNetoptimizedneuralnetwork

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LUZiming,HUANGShixiu,JIZheng,ZHANGSiyi,HUANGXiangxiang

(1.CollegeofCivilEngineering,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China;

2.SchoolofRemoteSensingandInformationEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430072,China;

3.SchoolofComputerandInformation,AnhuiPolytechnicUniversity,Wuhu241000,China)

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