基于渐进式扩张超体素的无监督三维点云语义分割方法

本发明提供一种基于渐进式扩张超体素的无监督三维点云语义分割方法，涉及三维点云处理技术领域。通过构建渐进式扩张的超体素，结合聚类技术为模型提供伪标签，作为监督信号引导模型进行学习。在训练过程中，采用渐进式扩张的超体素来指导语义分割模型的训练，从而使其能够从局部特征逐步学习到更全局的语义信息，能够有效解决小局部点集缺乏语义信息导致的边界模糊以及复杂场景理解不足的问题。这种方式使得网络在无监督的情况下能够学习到有意义的语义类别，无需任何人工标注或预训练模型，能够大幅节省时间并提高对新场景的适应能力，从而准确、高效地从三维点云中提取语义信息，该处理方法清晰且具有较强的可操作性。