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本文内容来源于《测绘通报》2022年第11期，审图号：GS京（2022）1346号
1. 信息工程大学, 河南 郑州 ;
2. 北京市遥感信息研究所, 北京 ;
3. 北京理工大学, 北京
：语义分割是智能机器人由感知智能迈向认知智能的重要基础,当前针对点云数据的语义分割方法存在实时性差、精度低等现象。本文系统分析了点云经球面投影所得的距离图像与自然图像的差异,为基于距离图像的实时语义分割网络设计提供了思路。通过分析发现,距离图像具有强空间相关性的特点,将强空间相关性与注意力机制相结合,提出基于空间注意力机制下的LiDAR点云实时语义分割方法SANet。该方法能够高效地聚合空间分布特征与上下文特征,且模型参数量较少,满足实时性的要求。在SemanticKITTI数据集上的试验表明,与其他优秀算法相比,SANet兼顾了实时性与准确性,显著提高了LiDAR点云语义分割的精度,可为自动驾驶及其他机器人应用领域提供辅助支撑。
：王玮琦(1994-),男,博士生,主要研究方向为战场环境仿真与机器地图。
：游雄。E-mail:youarexiong@163.com
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