顾及回转窑几何结构特征的点云语义分割

郑琦; 邹进贵; 贺亦峰; 翟若明; 程志新

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顾及回转窑几何结构特征的点云语义分割

技术热点研究 | 更新时间：2026-08-11

- 顾及回转窑几何结构特征的点云语义分割
- 顾及回转窑几何结构特征的点云语义分割
- 地理空间信息 2025年23卷第4期页码：20-24
- 作者机构：
  
  武汉大学测绘学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TQ172.622;TP391.41
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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郑琦, 邹进贵, 贺亦峰, 等. 顾及回转窑几何结构特征的点云语义分割[J]. 地理空间信息, 2025,23(4):20-24.

郑琦, 邹进贵, 贺亦峰, et al. 顾及回转窑几何结构特征的点云语义分割[J]. 2025, 23(4): 20-24.
郑琦, 邹进贵, 贺亦峰, 等. 顾及回转窑几何结构特征的点云语义分割[J]. 地理空间信息, 2025,23(4):20-24. DOI：

郑琦, 邹进贵, 贺亦峰, et al. 顾及回转窑几何结构特征的点云语义分割[J]. 2025, 23(4): 20-24. DOI：

摘要

针对传统点云语义分割深度学习方法在回转窑轮带识别中存在的训练样本少、几何特征不足、轮带结构占比稀疏等问题，提出了一种融合数据增强与多特征描述的回转窑点云分割方法。该方法以其为原始数据构建回转窑点云数据集，利用PointNet、PointNet++和PointNetCNN网络进行分割模型的训练，对回转窑进行轮带提取。通过设计曲率与法向量几何特征描述子提高点云的局部特征表达能力，并借助数据增强方法解决回转窑样本量小、语义类别样本数量不平衡的问题。为验证所提方法，在PointNet、PointNet++、PointCNN网络模型中对比分析所设计的几何描述子，和数据增强方法分别对语义分割深度学习结果的影响，从OA、mIoU、mAcc 3个精度指标中可以看到在回转窑中的筒体、轮带与杂点的分割效果均有所提升，为后续回转窑相关项目提供了切实有效的解决方案。

Abstract

关键词

Keywords

references

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