金属矿山

作者：张秋昭,梁嘉辉,段浩然,王宗伟,段伟

单位：1. 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏 徐州 221116;2. 自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室,江苏 南京 210013;3. 江苏省测绘工程院,江苏 南京 210013;4. 南京市测绘勘察研究院股份有限公司,江苏 南京 210019

关键词：点云语义分割,通道注意力机制,空间几何特征,PointNet++,

基金：自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室开放基金项目(编号:KLSMNR-G202222);“十三五” 国家重点研发计划项目(编号:2017YFE0119600);中国矿业大学研究生创新项目(编号:2022WLJCRCZL264)。

基于深度学习的隧道点云语义分割技术能够对大规模点云数据中的物体对象进行识别与分类,可以实现隧道场景内物体信息的提取与管理。 顾及地铁隧道内设施的空间分布特征与几何特点,提出了一种基于空间几何特征融合增强的地铁隧道点云语义分割神经网络模型。 设计了隧道点云空间几何特征提取模块,提取了隧道设施点云的相对空间位置与几何分布特征,将其与相应的网络编码层的点云信息进行通道拼接,以增强网络模型对多尺度点云特征信息的感知能力。 构建了基于通道注意力机制的特征融合编码层,提取不同通道间特征信息的权重,对不同空间尺度的点云信息进行加权融合,以充分利用不同尺度的信息来提高模型的表示和泛化能力。 利用南京某地铁隧道实测点云数据制作语义分割数据集,对所提模型进行了验证。 结果表明:模型的训练 mIoU 值达到 0. 955 6;在测试数据集上的预测结果中,加权平均 F1 分数为 0. 995 9,加权平均 IoU 值为 0. 963 1;对于 PointNet++模型分割精度较差的通信光缆、管线架、接触吊梁类别,本研究模型的 IoU 值分别达到 0. 845、0. 825 和 0. 999,有效提高了地铁隧道点云分割的整体准确性,可为实现地铁隧道自动化病害巡检与设施管理提供技术参考。

来源：2023年第05期

《金属矿山》期刊编辑部

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