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城市激光点云语义分割典型方法对比研究

来源 :地理与地理信息科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qq104397622

【摘 要】

：

基于深度学习方法在城市激光点云语义分割任务中的应用效果缺乏客观的对比与评价,该文选取当前4种代表性点云语义分割深度网络(PointNet、PointNet++、PointCNN、SPG)以及一种基于特征描述子的层次化点云语义分割方法,采用3组开放点云数据集(Semantic 3D、Oakland及TerraMobilita/iQmulus 3D urban)对不同方法的语义分割质量进行对比分析,结

【作 者】

：

杨柳 刘启亮 袁浩涛 

【机 构】

：

中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系

【出 处】

：

地理与地理信息科学

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

激光点云 城市三维信息 语义分割 深度学习 特征描述子 laser point clouds 3D information of city semantic s 

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(41971353),湖南省自然科学基金项目(2020JJ4695)

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基于深度学习方法在城市激光点云语义分割任务中的应用效果缺乏客观的对比与评价,该文选取当前4种代表性点云语义分割深度网络(PointNet、PointNet++、PointCNN、SPG)以及一种基于特征描述子的层次化点云语义分割方法,采用3组开放点云数据集(Semantic 3D、Oakland及TerraMobilita/iQmulus 3D urban)对不同方法的语义分割质量进行对比分析,结果发现:1)层次化点云语义分割方法的语义分割质量优于另外4种深度学习方法;2)考虑局部信息的深度网络(P

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