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题名结合物理与几何特性的机载LiDAR数据分类方法
被引量：2
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作者
赵毅强
张琦
刘长龙
武唯康
李尧
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机构
天津大学微电子学院
天津大学天津市成像与感知微电子技术重点实验室
中国电子科技集团公司第五十四研究所微系统中心
通信软件与专用集成电路设计国家工程研究中心
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期1-12,共12页
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基金
广西创新驱动发展专项(2018AA13005)。
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文摘
机载LiDAR数据分类是根据数据特征为每个点指定类别标签。针对现有方法忽略全波形与点云在物理特性上的关联、缺乏对邻域几何和语义相关性的深入挖掘,从而导致捕获局部结构能力不足的问题,搭建了结合目标物理与几何特性的分类方法,实现了由全波形和点云组成的机载LiDAR数据端到端分类。首先,构建了特征融合模块,提取了全波形时序特征和点云几何特征,依据两种数据物理意义上的关联,通过双低秩矩阵实现了全波形与点云特征级融合。其次,构建了邻域特征增强模块,挖掘点对相关性,增强对局部几何结构的学习。最后基于层次化编解码结构搭建了分类网络。该网络在机载LiDAR数据集上测试,达到平均精度0.96、平均召回率0.90、平均F1分数0.92,证明了网络的有效性。
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关键词
机载激光雷达
数据分类
特征融合
全波形
三维点云
物理特性
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Keywords
airborne LiDAR
data classification
featurefusion
full-waveform
3D point clouds
physical characteristics
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分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
TP7
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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