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公开(公告)号：CN118941870A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411056528.0
申请日：2024-08-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 一种面向遥感场景的多光谱点云分类方法，本发明涉及多光谱点云分类方法。本发明的目的是为了解决现有基于机器学习的多光谱点云分类方法分类效果较差，基于深度学习的多光谱点云分类方法需要大量手动标注的真值辅助训练的问题。过程为：利用网格平衡采样方法对多光谱点云进行处理，获得训练与测试样本；构建特征聚合网络；构建多分类头与自适应混合损失模块；获得训练好的特征聚合网络和多分类头与自适应混合损失模块；将待测多光谱点云输入训练好的特征聚合网络，训练好的特征聚合网络输出特征输入训练好的多分类头与自适应混合损失模块，训练好的多分类头与自适应混合损失模块输出分类预测结果。本发明属于多光谱点云分类领域。
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