[发明专利]基于深度学习的点云数据地物分类方法、系统与存储介质在审

专利信息
申请号: 202011545235.0 申请日: 2020-12-24
公开(公告)号: CN112633376A 公开(公告)日: 2021-04-09
发明(设计)人: 管海燕;赵沛冉;曹爽 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N20/00
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 田凌涛
地址: 210000 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的点云数据地物分类方法、系统与存储介质,包括获取各场景点云数据集分别所对应的单一融合点云数据集,并获得该场景所对应的各个子样本,对子样本中单一点云数量降采样至预设值,获得各个子样本的模型图结构,根据模型图结构,获得对应的边缘特征、局部特征和全局特征并应用,得到构建好的地物分类模型,应用分类模型获得地物分类结果。通过本发明获得性能更高的深度学习模型,提取的特征能够覆盖大范围的场景数据,能在处理较为复杂的三维点云场景中突显其优越性。
搜索关键词: 基于 深度 学习 数据 地物 分类 方法 系统 存储 介质
【主权项】:
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