特征更新的动态图卷积表面损伤点云分割方法

针对金属部件表面损伤点云数据对分割网络局部特征分析能力要求高,局部特征分析能力较弱的传统算法对某些数据集无法达到理想的分割效果问题,选择采用相对损伤体积等特征进行损伤分类,将金属表面损伤分为6类,提出一种包含空间尺度区域信息的三维图注意力特征提取方法。将得到的空间尺度区域特征用于特征更新网络模块的设计,基于特征更新模块构建出了一种特征更新的动态图卷积网络(Feature Adaptive Shifting-Dynamic Graph Convolutional Neural Networks)用于点云语义分割。实验结果表明,该方法有助于更有效地进行点云分割,并提取点云局部特征。在金属表面损伤分割上,该方法的精度优于PointNet++、 DGCNN(Dynamic Graph Convolutional Neural Networks)等方法,提高了分割结果的精度与有效性。