近期，公司人工智能技术与应用研究所教师卢健老师指导2019级硕士研究生程浩喆同学撰写的题为《PTANet: Triple Attention Network for point cloud semantic segmentation》(DOI: 10.1016/j.engappai.2021.104239)的学术论文在国际期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（Elsevier）（SCI中科院分区：2区，计算机科学领域Top期刊，中国自动化学会推荐学术期刊目录B类期刊）上发表。

该论文针对现有点云分割网络缺乏从全局和局部两种视角下综合地提取上下文信息，导致细粒度物体未被精确识别的问题，提出一种能有效地丰富上下文表示且新颖的点云分割神经网络。该网络拥有两种模块：三重注意力模块和密度尺度学习模块。首先，三重注意力模块包含三种子模块：1.位置注意力模块通过模拟每个点空间位置间的相互依赖性来更新特征映射。2.通道注意力模块重加权特征映射的通道间关联权重至原始特征以丰富全局上下文表示。3.局部邻域注意力模块计算局部邻域之间的相互依赖性权重来更深入地补充局部特征信息。此外，密度尺度学习策略通过自适应带宽下核密度估计来拟合每个点的密度尺度。实验结果表明，该方法在三种主流数据集上均具有卓越的分割表现。

人物链接：

程浩喆个人简介

程浩喆，男，1997年，bv伟德国际体育在读硕士研究生。2019年获得bv伟德国际体育学士学位，同年推免攻读硕士学位。主要研究方向：三维点云处理。

卢健个人简介

卢健，男，1978年，博士，副教授，控制工程系教师。陕西省自动化学会控制理论与控制工程专委会委员、智能机器人专委会委员。获陕西省高等学校科学技术一等奖2项，衢州市科技进步二等奖1项，陕西省高等学校优秀教材二等奖1项。指导员工获2018Robocup机器人世界杯中国赛一等奖，陕西省自动化学会优秀本科毕业设计2017、2019年特等奖。近三年来，带领研究生团队向泛机器人环境认识、人机交互等领域拓展研究方向，在该领域的研究成果在Applied Soft Computing、IEEE Signal Processing Letters、Electronics Letters、控制理论与应用等国内外期刊上发表论文20余篇。主要研究方向：AI机器人应用创新、多机器人协同定位、深度学习技术等。

（撰稿：卢健审核：景军锋）