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针对PointNet未引入局部特征，分割精度有待提高的问题，在深度神经网络PointNet基础上，提出一种结合改进KNN算法的局部特征提取方法，将引入局部特征提取方法的神经网络命名为KNN-PointNet。首先将局部区域划分为k个圆形邻域，根据局部区域样本数据分布密度的差异确定权值，计算待测点的分类情况；其次，将局部邻域特征结合单点特征作为输入进行特征提取，通过调节局部特征提取网络深度，增强了局部邻域点与点的相互关联；最后将改进的KNN算法应用于KNN-PointNet点云分割网络。实验结果表明，