本發(fā)明涉及點云數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注方法、裝置、電子設(shè)備、非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、點云語義分割是實現(xiàn)數(shù)字孿生交通系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟，廣泛應(yīng)用于街景地圖繪制、自動駕駛和道路場景重建等智能交通系統(tǒng)中。點云數(shù)據(jù)是通過激光雷達或深度攝像頭等設(shè)備獲取的，具有高維、稀疏和無序的特點，因此處理和分析這些數(shù)據(jù)具有一定的挑戰(zhàn)性。

2、近年來，深度學(xué)習(xí)方法在圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域已取得顯著進展，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）在圖像分類、目標檢測和語義分割等任務(wù)中表現(xiàn)出色。然而，現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的點云語義分割方法通常依賴于大量的手工標注數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的獲取過程耗時且成本高昂。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)標注的準確性和一致性難以保證，特別是在處理大規(guī)模點云數(shù)據(jù)時，標注工作量巨大。

3、因此，如何高效地進行點云數(shù)據(jù)的語義標注，減少人工標注工作量，成為當(dāng)前需要解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注方法、裝置、電子設(shè)備、非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷。

2、本發(fā)明提供一種基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注方法，包括：

3、響應(yīng)于獲取到待標注的目標點云，確定所述目標點云中每個點的空間坐標、外觀特征、幾何特征，以及將所述目標點云劃分為多個超體素；其中，每個所述超體素中包括多個點；

4、基于預(yù)設(shè)位置編碼規(guī)則，確定每個點的空間坐標對應(yīng)的位置編碼；

5、響應(yīng)于接收到關(guān)于所述目標點云中選定點的人工語義標注信息，基于所述每個點的空間坐標對應(yīng)的位置編碼、外觀特征、幾何特征以及所述多個超體素，利用預(yù)設(shè)迭代優(yōu)化規(guī)則，對離線建立的隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)進行在線迭代優(yōu)化；

6、響應(yīng)于對所述隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的在線迭代優(yōu)化結(jié)束，獲取優(yōu)化后的隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)輸出的匹配每個點的外觀特征預(yù)測結(jié)果、幾何特征預(yù)測結(jié)果以及語義標注預(yù)測結(jié)果。

7、本發(fā)明還提供一種基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注裝置，包括：

8、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，被配置為：響應(yīng)于獲取到待標注的目標點云，確定所述目標點云中每個點的空間坐標、外觀特征、幾何特征，以及將所述目標點云劃分為多個超體素；其中，每個所述超體素中包括多個點；

9、位置編碼模塊，被配置為：基于預(yù)設(shè)位置編碼規(guī)則，確定每個點的空間坐標對應(yīng)的位置編碼；

10、在線交互優(yōu)化模塊，被配置為：響應(yīng)于接收到關(guān)于所述目標點云中選定點的人工語義標注信息，基于所述每個點的空間坐標對應(yīng)的位置編碼、外觀特征、幾何特征以及所述多個超體素，利用預(yù)設(shè)迭代優(yōu)化規(guī)則，對離線建立的隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)進行在線迭代優(yōu)化；

11、結(jié)果獲取模塊，被配置為：響應(yīng)于對所述隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的在線迭代優(yōu)化結(jié)束，獲取優(yōu)化后的隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)輸出的匹配每個點的外觀特征預(yù)測結(jié)果、幾何特征預(yù)測結(jié)果以及語義標注預(yù)測結(jié)果

12、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如上述任一種所述基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注方法。

13、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注方法。

14、本發(fā)明還提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注方法。

15、如上所述，本發(fā)明通過一個共享主干的隱式神經(jīng)場共同表征了點云的外觀、幾何分布和語義，實現(xiàn)了用戶稀疏手動標注在整個點云中的準確傳播。此外，本發(fā)明設(shè)計了基于不確定性的語義熵損失（下文實施例將描述）和基于超體素的局部一致性損失（下文實施例將描述），使得隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生具有局部一致性的確定性預(yù)測，從而獲得更平滑、更準確的分割邊界。相比現(xiàn)有的最先進方法，本發(fā)明的響應(yīng)速度更快、分割精度更高，并且適用于具有不同傳感器類型、不同采集場景以及不同點數(shù)和面積范圍的點云，有效提升了點云語義標注效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的點云交互式語義標注方法，其特征在于，

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的點云交互式語義標注方法，其特征在于，響應(yīng)于接收到關(guān)于所述目標點云中選定點的人工語義標注信息，基于所述每個點的空間坐標對應(yīng)的位置編碼、外觀特征、幾何特征以及所述多個超體素，利用預(yù)設(shè)迭代優(yōu)化規(guī)則，對離線建立的隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)進行在線迭代優(yōu)化，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的點云交互式語義標注方法，其特征在于，基于所述每個點的空間坐標對應(yīng)的位置編碼、外觀特征以及幾何特征，利用第一階段迭代優(yōu)化規(guī)則，對所述外觀場網(wǎng)絡(luò)以及幾何場網(wǎng)絡(luò)進行第一階段的迭代優(yōu)化，得到第一階段外觀場網(wǎng)絡(luò)和第一階段幾何場網(wǎng)絡(luò)，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的點云交互式語義標注方法，其特征在于，利用第一階段預(yù)設(shè)綜合損失函數(shù)，基于所述每個點對應(yīng)的外觀特征和所述對應(yīng)的第一外觀特征預(yù)測值、所述每個點對應(yīng)的幾何特征和所述對應(yīng)的第一幾何特征預(yù)測值，獲取所述第一階段預(yù)設(shè)綜合損失函數(shù)的函數(shù)值，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的點云交互式語義標注方法，其特征在于，基于所述第一階段預(yù)設(shè)綜合損失函數(shù)的函數(shù)值，對所述外觀場網(wǎng)絡(luò)與所述外觀場網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行第一階段的迭代優(yōu)化，直至滿足預(yù)設(shè)的第一階段迭代優(yōu)化完成條件，由所述外觀場網(wǎng)絡(luò)得到所述第一階段外觀場網(wǎng)絡(luò)、由所述幾何場網(wǎng)絡(luò)得到所述第一階段幾何場網(wǎng)絡(luò)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的點云交互式語義標注方法，其特征在于，響應(yīng)于接收到關(guān)于所述目標點云中選定點的人工語義標注信息，基于所述每個點的空間坐標對應(yīng)的位置編碼、外觀特征、幾何特征以及所述多個超體素，利用預(yù)設(shè)迭代優(yōu)化規(guī)則，對所述第一階段外觀場網(wǎng)絡(luò)、第一階段幾何場網(wǎng)絡(luò)以及所述語義場網(wǎng)絡(luò)進行聯(lián)合優(yōu)化，得到優(yōu)化后的最終外觀場網(wǎng)絡(luò)、最終幾何場網(wǎng)絡(luò)以及最終語義場網(wǎng)絡(luò)，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的點云交互式語義標注方法，其特征在于，利用第二階段預(yù)設(shè)綜合損失函數(shù)，基于所述每個點對應(yīng)的外觀特征和所述對應(yīng)的第二外觀特征預(yù)測值、所述每個點對應(yīng)的幾何特征和所述對應(yīng)的第二幾何特征預(yù)測值、所述每個點對應(yīng)的語義概率預(yù)測值以及所述選定點的人工語義標注信息，獲取所述第二階段預(yù)設(shè)綜合損失函數(shù)的函數(shù)值，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的點云交互式語義標注方法，其特征在于，基于所述第二階段預(yù)設(shè)綜合損失函數(shù)的函數(shù)值，對所述第一階段外觀場網(wǎng)絡(luò)、第一階段幾何場網(wǎng)絡(luò)以及所述語義場網(wǎng)絡(luò)進行聯(lián)合優(yōu)化，直至滿足預(yù)設(shè)的第二階段迭代優(yōu)化完成條件，包括：

10.一種基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注裝置，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的點云交互式語義標注方法和裝置，其中方法包括：響應(yīng)于獲取到待標注的目標點云，確定目標點云的多個超體素、以及每個點的空間坐標、外觀特征、幾何特征；基于預(yù)設(shè)位置編碼規(guī)則，確定每個點的空間坐標對應(yīng)的位置編碼；響應(yīng)于接收到關(guān)于目標點云中選定點的人工語義標注信息，基于每個點的空間坐標對應(yīng)的位置編碼、外觀特征、幾何特征以及多個超體素，利用預(yù)設(shè)迭代優(yōu)化規(guī)則，對離線建立的隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)進行在線迭代優(yōu)化；響應(yīng)于對隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)的在線迭代優(yōu)化結(jié)束，獲取優(yōu)化后隱式神經(jīng)場網(wǎng)絡(luò)輸出匹配每個點的外觀特征預(yù)測結(jié)果、幾何特征預(yù)測結(jié)果以及語義標注預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明方法可有效提升點云語義標注效率。

技術(shù)研發(fā)人員：劉翀,朱貴方,李強,馬小淞,楊必勝,董震
受保護的技術(shù)使用者：武漢大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10