Sammanfattning av denna webbsida: 3D semantisk märkning är en grundläggande uppgift i luftburen laseravsökning (ALS) punktmoln bearbetning. Komplexiteten i observerade scener och oegentligheten i punktfördelningar gör denna uppgift ganska utmanande. Befintliga metoder förlitar sig på ett stort antal funktioner för LiDAR-punkterna och samspelet mellan närliggande punkter, men kan inte utnyttja potentialen i dem. I detta papper, en convolutional neural network (CNN) baserad metod som extraherar hög nivå representation av funktioner används. En punkt-baserad funktion bildgenerering metod föreslås som omvandlar 3D grannskap funktioner i en punkt till en 2D-bild. För det första, för varje punkt i ALS-data, extraheras de lokala geometriska egenskaperna, de globala geometriska egenskaperna och fullvågsegenskaperna hos dess angränsande punkter i ett fönster och omvandlas till en bild. Därefter behandlas funktionen bilder som inmatning av en CNN-modell för en 3D semantisk märkning uppgift. Slutligen, för att möjliggöra resultatjämförelser med befintliga metoder, utvärderar vi vår ram för de allmänt tillgängliga datauppsättningar som tillhandahålls av International Society for Photogrammetrie and Remote Sensing Working Groupes II/4 (ISPRS WG II/4) benchmarkingtester på 3D-märkning. Experimentets resultat uppnår totalt 82,3% noggrannhet, vilket är det bästa bland alla använda metoder.
Yang REF presenterade punktbaserad bildgenerering för CNN.
A Convolutional Neural Network-Based 3D Semantic Labeling Method for ALS Point Clouds
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}