【摘 要】
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针对当前点云语义分割研究对地面站激光点云特征利用不足、正确率较低的问题，提出了一种基于多尺度球形邻域特征的深度神经网络算法。该算法基于多尺度球形邻域计算的地面激光
【机 构】
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郑州大学地球科学与技术学院; 郑州大学水利科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51678536)
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针对当前点云语义分割研究对地面站激光点云特征利用不足、正确率较低的问题，提出了一种基于多尺度球形邻域特征的深度神经网络算法。该算法基于多尺度球形邻域计算的地面激光点云的粗糙度、高斯曲率，以及全方差、线性度等基于协方差的多种特征，结合XYZ坐标、RGB颜色、激光反射强度组成47维特征向量作为神经网络的输入，经过多组参数组合实验优化神经网络结构，最后通过softmax分类器输出每个点的类别。利用Semantic-3D测试集验证所提的深度神经网络模型，取得了较好的分类精度，总体正确率和平均交并比分别达到了86.6%和55.0%。实验结果表明，所提算法充分利用了地面站激光点云的特征，可有效提升语义分割的正确率。
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