文件名称：利用神经网络的城区机载激光雷达点云分类算法
文件大小：2.04MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-20 07:37:58
神经网络 激光雷达 数据压缩
为了将神经网络应用于城区激光雷达点云数据分类，并针对大规模点云数据训练过程中计算量大、耗时长的问题，改进原有PointNet神经网络，加入了点云邻域特征的提取和分析，提出了一种新的点云分类算法。通过网格化聚类和重采样压缩原始点云数据量，提取多尺度邻域点云数据，利用改进PointNet完成对城区点云数据的分类，并用不同地区数据验证该分类算法。结果表明该算法分类效果良好，分类精度较高；数据训练过程中的计算量减少；能够对城区机载激光雷达数据实现有效分类。