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作者：鲁子明;黄世秀;季铮;张思仪;黄翔翔;
单位：合肥工业大学土木与水利工程学院;武汉大学遥感信息工程学院;安徽工程大学计算机与信息学院;
摘要：铁路站台点云语义分割是对铁路侵界现象进行检测的关键环节。文中以新型激光扫描测量系统采集的具有三维空间信息的点云数据为基础，在获取初步分割结果的基础上，设计PointNet网络整体结构提取点云数据全局特征，采用多层次金字塔结构对网络进行局部特征提取优化，实现铁路站台点云数据语义分割。研究表明，所提方法对实验点云数据的分割准确率达到84.5%，在铁路工程应用中的点云总体分割精度达到75.34%，在铁路检测中实现了大范围多尺度点云数据的可靠语义分割，满足铁路侵界现象检测分析需求。
关键词：点云分割;;深度学习;;铁路站台;;铁路侵界;;PointNet;;金字塔结构;;深度神经网络;;语义分割
基金资助：安徽省自然科学基金项目（2208085QD106）
