【摘 要】
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为解决现有机载激光雷达点云分类方法存在难以在获得较高精度的点云分类结果的同时降低分类过程所需时间等问题,提出了一种利用迁移学习的机载激光雷达点云分类方法。首先,计
【机 构】
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战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.41601507);地理信息工程国家重点实验室开放基金资助项目(No.SKLGIE2017-M-3-2)
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为解决现有机载激光雷达点云分类方法存在难以在获得较高精度的点云分类结果的同时降低分类过程所需时间等问题,提出了一种利用迁移学习的机载激光雷达点云分类方法。首先,计算点云的归一化高程、强度和法向量三个特征,通过设置不同邻域大小,利用所提出的点云特征图生成策略生成多尺度点云特征图;然后,利用预训练的深度残差网络从每个点的多尺度点云特征图提取其多尺度深度特征;最后,为了实现快速地训练,构建仅包含两层全连接神经网络模型,再利用训练好的模型对点云进行分类。两组ISPRS提供的标准点云数据集的试验结果表明:提出的方法
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