三维点云深度学习分类模型学习策略分析——以机载多光谱LiDAR点云为例     

梁家安  陈科  季铮  管海燕 《测绘工程》2023,(6):68-75

近年来，随着三维计算机视觉的发展，三维点云深度学习方法得到越来越多学者的关注。然而，目前大多数三维点云深度学习方法仅在标准数据集上进行精度和性能评估，这些方法在设计过程中通常会根据特定数据集设定特定的学习策略以达到最佳点云分类精度，从而影响模型的泛化能力。在三维点云深度学习方法的遥感应用中，往往会出现诸如复杂的网络模型方法并不一定取得更好的数据处理精度，以及原始网络模型学习策略并不一定获得最优结果等问题。对此，为了探究学习策略对三维点云深度学习方法在实际遥感应用的影响，文中以机载多光谱LiDAR点云分类应用为例，以深度学习经典模型PointNet++为主，在分析当前学习策略的基础上构建一套较为通用的深度学习策略，以提高点云分类精度的稳定性和鲁棒性。机载多光谱LiDAR点云分类实验表明，学习策略对于点云分类精度影响不容忽视，学习策略的调整可以有效地提高模型对海量三维点云分类能力。  相似文献   

低轨增强北斗PPP-RTK定位方法与实验分析     

邓志旭  付元辰  李昕 《全球定位系统》2023,(1):57-63

低轨星座具有卫星数目多、几何构型变化快等优势，有利于精密单点定位(PPP)中模糊度参数的快速收敛，从而提升其收敛速度与定位精度.但由于未能精确消除大气误差的影响，难以实现瞬时厘米级定位.提出一种低轨增强北斗PPP-实时动态(RTK)方法，结合高精度大气增强信息与模糊度固定方法(AR)，进一步改进北斗快速精密定位性能.首先设计了包含192颗低轨卫星的极轨星座，仿真了22个地面测站的观测数据，在估计相位小数偏差与精密大气延迟改正数后，分别测试了低轨增强北斗PPP、PPP-AR与PPP-RTK的定位性能.结果表明：在低轨星座增强下，可视卫星数目增加6～8颗，22个测站北斗PPP的平均初始化时间由552.1 s缩短至102 s,提升了81.52%.模糊度固定后，初始化时间进一步缩短至1 min以内.通过180 km地面参考网增强后，低轨增强北斗PPP-RTK可以实现瞬时厘米级定位，定位精度相较于PPP提升98.5%.将地面参考网扩大至500 km后，低轨增强北斗PPP-RTK仍可以实现约10 s的快速收敛.  相似文献   

3D点云震害建筑物深度学习样本增强方法     

崔驿宁  窦爱霞  杨慎宁 《遥感学报》2023,(8):1876-1887

针对震后复杂场景下LiDAR点云建筑物破坏类型自动识别问题，为满足应急救援时效性、准确性需求，告别传统人工震害特征提取，充分挖掘点云数据中灾区建筑物震害信息，进一步实现建筑物自动化智能化识别。本文将3D点云深度学习方法应用于建筑物震害识别，构建了包含倒塌、局部倒塌、未倒塌3种建筑物破坏类型的点云数据集。基于PointNet++网络探究了各类别样本量及其均衡性对识别精度的影响，并提出破坏建筑物样本增强方法，丰富了各类别样本点云形态。利用2010年海地7.0级地震后机载LiDAR数据，在PointNet++网络中进行了样本增强前后分类精度比较、样本量以及均衡性分析实验，样本增强后倒塌和局部倒塌的分类精度分别提高近27%和17%，模型整体平均分类精度、Kappa系数均有近15%的提升。实验结果表明三维建筑物震害深度学习模型在各类别样本量足够且均衡时，才能取得较好的分类识别效果。  相似文献   

激发频率对高氢稀释下纳米晶硅薄膜生长特性的影响          下载免费PDF全文

宋捷  郭艳青  王祥  丁宏林  黄锐 《海洋学报》2010,32(10):7378-7382

利用等离子体增强化学气相沉积技术,在高氢稀释条件下,研究不同激发频率对纳米晶硅薄膜生长特性的影响.剖面透射电子显微镜(TEM)分析结果显示,不同激发频率下制备的纳米晶硅薄膜晶化区均呈锥状结构生长,但13.56 MHz激发频率下制备的纳米晶硅薄膜最初生长阶段存在非晶态孵化层,即纳米晶硅薄膜的形成经历了由非晶态孵化层到晶态结构层的转变.而高激发频率(40.68 MHz)下硅纳米晶则能直接在非晶态衬底上生长形成.Raman谱和红外吸收谱测量结果表明高激发频率(40.68 MHz)下制备的纳米晶硅薄膜不但具有较高  相似文献