摘要
本发明公开了点云语义分割的拓扑纹理协同感知网络，属于计算机视觉和模式识别技术领域，为了解决点云分割任务中计算成本较高、易引入信息损失，影响分割精度以及限制了其在非均匀分布数据上的表现能力的问题，本发明步骤包括从点云序列中提取拓扑和纹理特征，分别表征三维场景中的空间关系和局部表面细节，提高语义分割的精度和鲁棒性；并设计了一个拓扑－纹理协作模块（TTC），旨在无缝地集成来自拓扑和纹理特性的互补信息，增强了它们的协同作用。本发明不仅在广泛认可的基准测试ScanNet v2和S3DIS上优于最先进的技术，展示了显著的效率，而且在遥感领域的农林数据集上取得了前沿的性能，充分展示了其在3D场景理解方面的显著优势。
