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[IEEE 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 中国西安(2018.11.7-2018.11.10)] 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 基于多尺度特征和PointNet的激光雷达点云分类

DOI：10.1109/IPTA.2018.8608120 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 07:22:00
摘要： 本文针对复杂场景下激光雷达点云数据特征分类问题，提出了一种基于多尺度特征与PointNet的深度神经网络模型。该方法改进了PointNet的局部特征提取能力，实现了复杂场景下激光雷达点云的自动分类。首先在PointNet网络基础上增加多尺度网络以提取点云局部特征，随后通过全连接层将这些不同尺度的局部特征组合成多维特征，并与PointNet提取的全局特征相结合，输出各点类别得分完成点云分类。采用ISPRS提供的Semantic3D数据集和Vaihingen数据集对所提深度神经网络模型进行验证，实验结果表明该算法相比其他点云分类神经网络具有更高的分类精度。
作者： Zhao Zhongyang，Cheng Yinglei，Shi Xiaosong，Qin Xianxiang，Sun Li
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过多尺度网络改进PointNet的局部特征提取能力，以提升复杂场景下激光雷达点云数据的分类精度。

研究成果

所提出的深度神经网络模型结合了多尺度特征与PointNet，在复杂场景下对激光雷达点云数据实现了更高的分类精度，这一效果已在Semantic3D和Vaihingen数据集上得到验证。然而该模型效率较低且处理稀疏航空数据时表现欠佳，表明需要与航空影像进行集成并优化以获得更好性能。

研究不足

该算法因需进行局部特征提取而导致效率降低，有待进一步改进?；丶す饫状锏阍剖菹∈枨曳植疾痪氲孛媸菹啾确掷嗑冉系?。部分数据集缺乏光谱信息（如颜色），限制了精度，表明需要与航拍图像进行融合。

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