| 基于点云卷积的点云分类方法研究 |
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| 引用本文： | 朱卫恒,姚剑.基于点云卷积的点云分类方法研究［J］.测绘地理信息,2023,48（3）：41-44DOI：10.14188/j.2095-6045.2020332 |
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| 作者姓名： | 朱卫恒 姚剑 |
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| 作者单位： | 广东南方数码科技股份有限公司,广东,广州,510665;武汉大学遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079 |
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| 摘 要： | 基于深度学习方法,借鉴二维图像卷积的思想,设计了一种适合三维点云的卷积操作。点云卷积的作用域是局部球形邻域,输入为三维坐标和空间几何关系。通过点云卷积提取局部特征,使用最远点采样算法采集邻域中心点,根据半径构建球形局部邻域,使用多层感知器（multi-layerperceptron,MLP）网络学习空间关系权重,将学习到的关系权重和输入特征相乘,实现卷积操作。基于三维点云卷积,构建了一个多层分类网络模型实现点云分类。使用道路场景的黄石路数据集进行分类实验,结果证明了所提方法的有效性。
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| 关 键 词： | 点云分类 三维点云卷积 局部邻域 |
| 收稿时间： | 2022-08-25 |
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