一種基于球形鄰域的多尺度多特征算法的語義分割方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210244408.8 申請日 -
公開（公告）號 CN114694022A 公開（公告）日 2022-07-01
申請公布號 CN114694022A 申請公布日 2022-07-01
分類號 G06V20/10（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V10/75（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 何培培;費美琪;王靖偉;程星星;胡青峰;高科甲;廖磊 申請（專利權(quán)）人 華北水利水電大學(xué)
代理機(jī)構(gòu) 鄭州中原專利事務(wù)所有限公司 代理人 -
地址 450011河南省鄭州市金水區(qū)北環(huán)路36號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 一種基于球形鄰域的多尺度多特征算法的語義分割方法，所述方法包括：將獲取到的點云數(shù)據(jù)與遙感影像進(jìn)行配準(zhǔn)，生成融合RGB信息的點云數(shù)據(jù)；選定球形鄰域來獲取融合RGB信息的點云數(shù)據(jù)的局部鄰域特征，并通過改變球形鄰域半徑大小，提取多尺度的點云特征；將提取的基礎(chǔ)特征、至少兩個尺度的5維鄰域特征與點云的xyz坐標(biāo)信息組合輸進(jìn)基于PointNet的改進(jìn)的模型MSMF?PointNet中進(jìn)行語義分割，輸出分類結(jié)果。所提方法在機(jī)載LiDAR掃描獲得的室外場景點云數(shù)據(jù)中能獲得遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于PointNet的分類精度，因加入線性度、垂直度等特征，建筑物立面，籬笆等得到了更好的分類，加入粗糙度、全方差，樹和灌木的分類結(jié)果更好，加入平整度，屋頂和不透水地面的分類結(jié)果更好。