【摘 要】
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针对LiDAR点云数据中复杂场景下地物分类问题,本文提出了一种基于多尺度特征和PointNet的深度神经网络模型,对PointNet提取局部特征能力进行改进,实现LiDAR点云中复杂场景下
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院; 东北电力大学;
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针对LiDAR点云数据中复杂场景下地物分类问题,本文提出了一种基于多尺度特征和PointNet的深度神经网络模型,对PointNet提取局部特征能力进行改进,实现LiDAR点云中复杂场景下的自动分类。在PointNet网络基础上添加多尺度网络提取点的局部特征,将不同尺度点的局部特征通过全连接层组成一个多维特征,与PointNet提取的全局特征相结合返回每个点类的分数,完成点云分类标签。分别利用Semantic 3D数据集和ISPRS提供的Vaihingen数据集验证本文提出的深度神经网络模型。实验结果表明,与其他用于点云分类的神经网络相比,本文算法达到了更高的分类精度。
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