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| 联合点云压缩的多特征融合点云语义分割方法 | |
| 引用本文： | 夏旺.联合点云压缩的多特征融合点云语义分割方法[J].地理空间信息,2023(10):5-9. |
| 作者姓名： | 夏旺 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目（2021YFB2600400）； |
| 摘 要： | 针对PointNet++对点云空间相关性特征提取能力不足，同时难以适用于大场景高密度LiDAR点云语义分割的问题，提出一种联合点云压缩的多特征融合LiDAR点云语义分割方法。首先利用点云压缩算法降低点云密度，并使用PointNet++提取简化点云的深度语义特征，再利用拟合算法计算完整点云的深度特征；之后提取人工设计的空间相关性特征与深度特征进行串联；最后利用随机森林算法对完整点云进行语义分割。通过在ISPRS提供的LiDAR点云语义分割标准数据集进行实验，证明提出方法的有效性，总体精度较PointNet++提升了5.3%。 |
| 关 键 词： | LiDAR点云 PointNet++ 语义分割 点云压缩 |