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[IEEE 2018年第十届国际模式识别协会遥感模式识别研讨会（PRRS）- 北京（2018年8月19日-2018年8月20日）] 2018年第十届国际模式识别协会遥感模式识别研讨会（PRRS）- 基于超体素上下文和图优化的MLS点云城市树木实例分割

DOI：10.1109/PRRS.2018.8486220 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文提出了一种从城市场景多线扫描（MLS）数据集中提取树木的实例分割方法。该方法利用超体素结构组织点云，随后从超体素的局部上下文中提取去趋势几何特征。结合局部上下文的去趋势特征，采用随机森林（RF）分类器获取点云中树木的初始语义标注结果。之后通过迭代执行基于局部上下文的正则化处理，在全局图模型上实现全局最优解，从而对语义标注结果进行空间平滑。最后基于语义标注结果实施图分割，分离出单棵树木。 超体素结构能保留场景中物体的几何边界，与基于点的方法相比，该方法可大幅减少处理过程中的基础元素数量。此外，引入超体素上下文能提取物体的局部信息，使特征提取更具鲁棒性和代表性。去趋势几何特征可消除局部上下文中的冗余和非显著信息，从而获得具有判别性的特征。得益于正则化过程，基于经典分类（如RF分类）的初始标注结果实现了空间平滑，有效消除了大部分误分类错误并平滑了语义标注结果。在空间平滑过程中构建的全局图模型基础上，应用图分割技术对图模型进行划分以实现树木实例聚类。 在两个测试数据集上的实验显示了良好效果：树木语义标注准确率约达0.9；基于图算法的树木分割结果总体可接受——结构简单且分布稀疏的树木能被正确分离，但对于结构复杂且密集的树木存在过分割或欠分割现象。
作者： Yusheng Xu，Zhenghao Sun，Ludwig Hoegner，Uwe Stilla，Wei Yao
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种针对城市场景中移动激光扫描（MLS）数据集的实例分割方法，用于从复杂的3D点云中识别和分离单棵树木。

研究成果

所提出的方法在树木语义标注中实现了高精度（约0.9），并能有效分割结构简单、分布稀疏的树木。然而，该方法在处理复杂、密集的树木时表现欠佳，这表明未来需要改进，例如通过引入树木位置的先验知识来提升分割质量。

研究不足

该方法在处理结构复杂且枝条重叠的密集树木时会出现过分割和欠分割现象。由于分割数量事先未知，基于聚类的分割可能导致潜在误差。在高度复杂的场景中（如建筑内部结构被错误识别），误分类错误仍然存在。

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