%0 Journal Article
%T 基于2D-3D语义传递的室内三维点云模型语义分割<br>Semantic Segmentation of Indoor 3D Point Cloud Model Based on 2D-3D Semantic Transfer
%A 熊汉江
%A 郑先伟
%A 丁友丽
%A 张艺
%A 吴秀杰
%A 周妍&lt
%A br&gt
%A XIONG Hanjiang
%A ZHENG Xianwei
%A DING Youli
%A ZHANG Yi
%A WU Xiujie
%A ZHOU Yan
%J 武汉大学学报·信息科学版
%D 2018
%R 10.13203/j.whugis20180190
%X 针对现有三维点云模型重建对象化和结构化信息缺失的问题，提出一种基于图模型的二维图像语义到三维点云语义传递的算法。该算法利用扩展全卷积神经网络提取2D图像的室内空间布局和对象语义，基于以2D图像超像素和3D点云为结点构建融合图像间一致性和图像内一致性的图模型，实现2D语义到3D语义的传递。基于点云分类实验的结果表明，该方法能够得到精度较高的室内三维点云语义分类结果，点云分类的精度可达到73.875 2%，且分类效果较好
%K 语义三维点云模型
%K 语义传递
%K 语义标记
%K 点云分类
%K &lt
%K br&gt
%K semantic 3D point cloud model
%K semantic transfer
%K semantic mark
%K point cloud classification
%U http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract6320.shtml