基于深度学习的点云语义分割综述

近年来,深度传感器和三维扫描仪的普及,使三维点云得到了快速发展。点云语义分割作为三维场景理解和分析的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。深度学习具有优良的高层语义理解能力,基于深度学习的点云语义分割已成为当前研究的热点。首先,从语义分割的概念出发,简要叙述了点云语义分割的优势和现存的挑战;进而详细介绍了点云分割算法和常见的数据集,重点对点云语义分割领域中基于点排序、特征融合和图卷积神经网络的深度学习方法进行了综述;最后,分析了所述方法的定量结果,并展望了点云语义分割技术未来的发展趋势。