Разработка и исследование методов сегментации и распознавания трехмерных объектов

Цель: разработка новых и улучшение существующих методов сегментации и распознавания трехмерных объектов на основе использования алгебраических и топологических инвариантов. Выполнен анализ построения методов сегментаци и распознавания трехмерных объектов, выявлены основные проблемы, обоснована актуальность исследования. Разработаны: метод семантической сегментации на группы объектов, отличающийся совместным использованием модифицированных робастных оценок и редукции семантических классов, которые позволяют повысить скорость и улучшить качество семантической сегментации; метод сегментации на отдельные объекты, отличающийся использованием сжатой информации об интенсивностях лазерных данных и введенным способом трехмерной фильтрации интенсивностей, которые позволяют улучшить точность выделения отдельных объектов; метод определения параметров сегментации, отличающийся использованием модифицированных вероятностных характеристик, применение которых позволяет однозначно найти параметры сжатия данных для качественной сегментации и распознавания объектов по облаку точек; методы распознавания трехмерных объектов по облакам точек, отличающиеся применением комбинации модифицированных алгебраических, спектральных и топологических инвариантов, позволяющих понизить размерность исходных данных и улучшить качество распознавания; метод высокоточного распознавания объектов, заданных треугольными поверхностными сетками, отличающийся использованием введенных способов сжатия спектральных и топологических инвариантов и их агрегации на основе глубокого машинного обучения, которые позволяют повысить скорость и улучшить качество распознавания трехмерных объектов. Выполнены вычислительные эксперименты, продемонстрировавшие успешность применения разработанных методов и показавшие, что модификации алгебраических, спектральных и топологических инвариантов позволяют существенно повысить качество сегментации и распознавания и снизить вычислительные затраты.