基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云濾波方法
成都理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)
頁數(shù): 9 2023-03-17
摘要: 針對傳統(tǒng)濾波方法處理機(jī)載LiDAR點(diǎn)云精度不高、自動化程度低和泛用性差的問題,提出了一種端到端的點(diǎn)云深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。首先對原始點(diǎn)云進(jìn)行幾何變換和對坐標(biāo)增加噪聲獲取更多數(shù)據(jù),提升模型的魯棒性;其次在深度學(xué)習(xí)模型中,對點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分網(wǎng)格保留幾何信息,網(wǎng)格內(nèi)采用隨機(jī)降采樣方法提高計算速度;對點(diǎn)云數(shù)據(jù)存在類別分布不均衡的現(xiàn)象,采用加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù),提高模型泛用性;在測試階段,以原始切...