一种基于稀疏特征选择的LiDAR点云语义分割方法

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于稀疏特征选择的LiDAR点云语义分割方法。该方法包括：步骤1：以DGCNN网络模型为基础模型，通过训练调整所述DGCNN网络模型的各个参数值，得到初步图卷积神经网络模型；步骤2：基于L1稀疏正则化方法在所述初步图卷积神经网络模型中引入L1稀疏正则化项，得到L1‑DGCNN网络模型；步骤3：使用数据集对所述L1‑DGCNN网络模型进行训练，得到稀疏神经网络模型；步骤4：在所述稀疏神经网络模型中引入分层稀疏正则化项，得到最终的点云语义分割模型；步骤5：将所述点云语义分割模型进行端到端的训练，利用训练得到的模型对激光雷达点云进行语义分割，得到激光雷达点云语义分割结果。