一种基于自适应权重八叉树的点云分割方法

本发明公开了一种基于自适应权重八叉树的点云分割方法，具体为：首先，准备包含任意数量和大小的点云数据集，对点云数据进行预处理。齐次，扩展八叉树数据结构为自适应权重八叉树，设计自适应权重八叉树模型。再次，对所述自适应权重八叉树模型进行训练。接着，反复训练直至达到预设的迭代次数，每轮遍历所有场景点云，并保存模型参数以供验证。最后，加载训练阶段选出的最佳模型参数，将其应用于测试数据集或新的点云输入；在推理阶段，利用模型输出分割结果。本发明基于自适应权重八叉树的点云分割模型具备出色的分割精度和高效处理大规模点云数据的能力，适用于多种实际应用场景。