基于边缘卷积的交通锥筒点云数据分割方法

作者：张政; 孙鹏; 王立勇; 苏清华

来源：电子测量技术, 2023, 46(20): 98-103.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2312774

• 图神经网络
• 点云
• 场景分割
• 交通锥筒

本研究以用于构建临时道路中的交通锥筒为研究目标，以多线激光雷达采集的临时道路三维点云数据为输入，提出一种基于图理论的图神经网络模型，该模型可实现点云数据分割，并提升模型对无序性点云数据学习效果。以无人驾驶方程式赛车为实验平台，针对交通锥筒进行网络训练与测试，实验结果表明，图神经网络模型对交通锥筒的分割准确率达到88.6%,比PointNet模型提升了约10%,此外，该模型在稀疏雷达点云数据下还具有一定泛化能力，有较好的适用性。