Vi anser att problemet med den semantiska klassificeringen av 3D LiDAR-punktmoln som erhålls från urbana scener när träningssetet är begränsat. Vi föreslår en icke-parametrisk segmentering modell för urbana scener som består av antropiska objekt av enkla former, partionering scenen i geometriskt-homogena segment som storlek bestäms av den lokala komplexiteten. Denna segmentering kan integreras i en villkorlig slumpmässig fältklassificering (CRF) för att fånga scenens högnivåstruktur. För varje kluster gör detta att vi kan aggregera de bullriga förutsägelserna av en svagt övervakad klassificering för att producera en högre förtroende dataterm. Vi demonstrerar den förbättring som vår metod ger över två allmänt tillgängliga stora datamängder.
Guinard och Landrieu Ref föreslog en icke-parametrisk segmenteringsmodell för klassificering av 3D LiDAR-punktmoln i stadsområden.
WEAKLY SUPERVISED SEGMENTATION-AIDED CLASSIFICATION OF URBAN SCENES FROM 3D LIDAR POINT CLOUDS
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}