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公开(公告)号：CN112633376A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011545235.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的点云数据地物分类方法、系统与存储介质，包括获取各场景点云数据集分别所对应的单一融合点云数据集，并获得该场景所对应的各个子样本，对子样本中单一点云数量降采样至预设值，获得各个子样本的模型图结构，根据模型图结构，获得对应的边缘特征、局部特征和全局特征并应用，得到构建好的地物分类模型，应用分类模型获得地物分类结果。通过本发明获得性能更高的深度学习模型，提取的特征能够覆盖大范围的场景数据，能在处理较为复杂的三维点云场景中突显其优越性。
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