Vi föreslår ett nytt hierarkiskt tillvägagångssätt för klassificering av luftburna 3D-lockpunkter. Den rumsliga och semantiska kontexten inkorporeras via ett tvålagers Villkorligt Random Field (CRF). Det första skiktet arbetar på en punktnivå och använder sig av högre ordningskluster. Segment genereras genom den märkning som erhålls på detta sätt. De är enheterna i det andra skiktet, som innehåller sammanhang i större skala. Klassificeringsresultatet för segmenten införs som en energiterm för nästa iteration av det punktbaserade skiktet. Denna ram itererar och sprider varandras sammanhang för att förbättra klassificeringsresultaten. Potentiellt felaktiga beslut kan ses över i senare skeden. Utgången är ett märkt punktmoln samt segment som ungefär motsvarar objektfall. Dessutom presenterar vi två nya kontextuella egenskaper för segmentklassificeringen: avståndet och orienteringen för ett segment med avseende på närmaste väg. Det visas att klassificeringen har nytta av dessa egenskaper. I våra experiment förbättrar det hierarkiska ramverket den övergripande säkerheten med 2,3 % på en punktbaserad nivå respektive 3,0 % på en segmentbaserad nivå, jämfört med en rent punktbaserad klassificering.
Niemeyer REF slog samman det rumsliga och semantiska sammanhanget i en CRF i två skikt.
HIERARCHICAL HIGHER ORDER CRF FOR THE CLASSIFICATION OF AIRBORNE LIDAR POINT CLOUDS IN URBAN AREAS
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}