计算机应用研究

作者：释小松,程英蕾,赵中阳,

单位：空军工程大学信息与导航学院,西安710077；

关键词：神经网络,激光雷达,数据压缩,邻域特征提取,点云分类,

基金：国家自然科学基金资助项目；；

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。

来源：2020年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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