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   将选定结果: 

 基于Point-Net的多源融合点云地物分类方法

释小松 程英蕾 薛豆豆 秦先祥

[摘要]为了提高城区机载激光雷达点云数据地物分类的分类精度,提出了一种基于Point-Net网络的多源融合点云地物分类方法。点云在地物三维特征表示上具有优势,而遥感影像包含丰富的光谱信息,因此设计了一种点云与遥感影像的配...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(08):081019

 综合布料滤波与改进随机森林的点云分类算法

薛豆豆 程英蕾 释小松 秦先详 文沛

[摘要]城区激光雷达点云建筑物提取技术是近年来发展的热点,如何准确区分植被、建筑物以及人造物,提高分类精度一直是研究难点。为此,针对分类精度较低的问题,提出一种基于随机森林的点云分类算法。首先使用改进布料滤波算法...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(22):221017

 基于多尺度特征和PointNet的LiDAR点云地物分类方法

赵中阳 程英蕾 释小松 秦先祥 李鑫

[摘要]针对复杂场景下激光雷达测量(LiDAR)点云数据的地物分类问题,提出了一种基于多尺度特征和PointNet的深度神经网络模型,该方法改进了PointNet提取局部特征的能力,实现了复杂场景下LiDAR点云的自动分类。在PointNet...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(05):052804

 基于三角网滤波和支持向量机的点云分类算法

释小松 程英蕾 赵中阳 秦先祥

[摘要]为了提高城区机载激光雷达点云数据分类算法的自动化程度和分类精度,提出一种基于渐进加密三角网和双层支持向量机的点云分类算法。采用渐进加密三角网滤波提取地面点,在地面点的基础上对地物点进行归一化处理。对点云...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(16):161002

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