激光与红外

作者：吴恩铭

单位：1.中国民航大学 工程技术训练中心,天津 300300；2.中国民航大学 电子信息与自动化学院,天津 300300；

关键词：激光点云;注意力机制;上下文信息;多尺度特征;语义分割

基金：国家自然科学基金(No.62173331；No.52375557)；天津市科技计划项目(No.24JCYBJC00160；No.23JCYBJC00060)；民航安全能力建设项目(No.202412)；天津市教委科研计划项目(No.2023KJ222)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.3122023PY06；No.3122024PT07；No.3122024052；No.3122020028；No.3122022PY15)资助。

当前基于三维点云的语义分割方法存在局部细节敏感性不足且全局上下文信息缺乏的问题。针对该问题,本文提出多尺度与上下文感知的点云语义分割网络。网络通过设计增强双重注意力池化,整合拓扑和外观语义信息,并采用自适应权重调整和多尺度特征融合,增强网络对局部细节的敏感性和区分能力。其次,全局上下文特征聚合通过提取全局上下文特征,增强网络对点云中对象整体结构的理解。然后引入全局通道-空间注意力模块,联合建模通道与空间分布,缓解通道冗余与空间敏感性弱的问题。最终,通过结合多尺度特征和上下文感知信息,实现了局部细节敏感性的提升和全局上下文信息的有效聚合。实验在S3DIS公开数据集上进行验证,其中平均交并比(mIoU)达到703,平均类别精度(mAcc)为791,整体精度(OA)为888。

来源：2026年第1期

《激光与红外》期刊编辑部

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