[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
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: | 本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】:
暂无信息
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