【摘 要】
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点云数据因其强大的空间表达能力已成为测绘地理信息、计算机视觉、无人驾驶等行业的重要数据源。随着传感器技术的成熟,各式三维激光扫描仪的普及推动了点云数据的采集趋向便利化、大众化,进而推广了点云数据的使用。点云分类是点云数据应用的基础,因而成为一个重要的研究方向同时也是研究的热点和难点,而点云不规则的结构特性使得点云的高精度分类极具挑战性。传统点云分类方法语义特征表达能力差且鲁棒性不足。随着深度学习的
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点云数据因其强大的空间表达能力已成为测绘地理信息、计算机视觉、无人驾驶等行业的重要数据源。随着传感器技术的成熟,各式三维激光扫描仪的普及推动了点云数据的采集趋向便利化、大众化,进而推广了点云数据的使用。点云分类是点云数据应用的基础,因而成为一个重要的研究方向同时也是研究的热点和难点,而点云不规则的结构特性使得点云的高精度分类极具挑战性。传统点云分类方法语义特征表达能力差且鲁棒性不足。随着深度学习的发展,点云分类特征提取也从开始的手工设计提取、点云投影提取转换到基于点云数据的提取。本研究针对现有点云分类方法存在对点云局部区域不敏感且缺乏有效特征描述等缺陷,研究一种基于融合图卷积的点云分类网络,具体内容如下:（1）通过构造空间域和谱域的图结构提取两种点云局部特征,以特征融合的方式提高算法对点云局部区域的敏感度,改善点云特征提取过程中缺乏局部信息描述的问题。（2）提出一种基于融合图卷积的深度学习点云分类网络,引入空间金字塔池化加深对融合特征的细粒度描述获得更为稳健的特征表示,提升分类网络的性能。（3）在室外场景LiDAR扫描点云和室内场景点云数据上分别进行分类实验,两种场景下均取得了较好的分类结果,说明了融合图卷积分类网络具有良好的泛化性,与现有方法的对比实验结果突显了融合图卷积方法的有效性与优势。
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