[发明专利]多视角特征联合学习下的机载激光雷达点云语义标注方法在审
| 申请号： | 202010030688.3 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111275077A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 陈动;曹伟;向桂丘 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210037 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出的是一种机载激光雷达点云多视角特征联合学习下的语义标注方法，包括如下步骤：(1)多视角点云特征提取；(2)多视角特征联合学习的特征映射与分类模型的构建；(3)对所构建模型的优化求解方法；(4)基于多视角特征融合的点云语义分割。本发明提出一种基于标签和多空间局部分布一致性约束的点云多视角特征联合学习点云分类算法。该算法利用少量训练样本点训练模型，引入特征空间和位置空间局部分布一致性约束、多视角预测标签与真值标签一致性约束和多视角预测标签之间一致性约束，利用流形学习方法进行多视角特征子空间联合学习。本发明利用迭代算法联合求解优化多个视角的特征映射矩阵，能够获得无冗余信息、低噪声且更具判别性的特征和最优线性分类器，进而有效融合分类多视角特征。 | ||
| 搜索关键词： | 视角 特征 联合 学习 机载 激光雷达 语义 标注 方法 | ||
【主权项】：
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