本文選題：點(diǎn)云 + 分類�。� 參考：《測繪學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：考慮到點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有線性分布和密度不均勻的特點(diǎn),以及現(xiàn)有復(fù)雜場景點(diǎn)云分類方法中缺少對非局部空間上下文信息的有效利用,提出了一種改進(jìn)的空間上下文點(diǎn)云分類方法。該方法在提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)顧及曲率的自適應(yīng)鄰域的基礎(chǔ)上,首先估算點(diǎn)云局部特征與依賴性空間上下文,并基于超級體素提取分布性空間上下文,最后采用高階條件隨機(jī)場模型,實(shí)現(xiàn)對點(diǎn)云數(shù)據(jù)的自動分類,避免了利用單一點(diǎn)云局部特征分類的局限性。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能夠有效提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)地物分類精度。
[Abstract]:Considering the linear distribution and uneven density of point cloud data and the lack of effective use of non-local spatial context information in existing point cloud classification methods for complex scenes, an improved spatial context point cloud classification method is proposed. Based on the adaptive neighborhood of point cloud data with curvature taken into account, the local features of point cloud and dependent spatial context are estimated firstly, and the distributed spatial context is extracted based on hypervoxel. Finally, a higher-order conditional random field model is used. The automatic classification of point cloud data is realized, and the limitation of local feature classification using single point cloud is avoided. The experimental results show that the proposed method can effectively improve the accuracy of ground object classification of point cloud data.
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41471355;41601506) 中國博士后科學(xué)基金(2016M59073)~~
【分類號】：P23

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本文編號：2046379