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多视角特征联合学习下的机载激光雷达点云语义标注方法

摘要

本发明提出的是一种机载激光雷达点云多视角特征联合学习下的语义标注方法,包括如下步骤:(1)多视角点云特征提取;(2)多视角特征联合学习的特征映射与分类模型的构建;(3)对所构建模型的优化求解方法;(4)基于多视角特征融合的点云语义分割。本发明提出一种基于标签和多空间局部分布一致性约束的点云多视角特征联合学习点云分类算法。该算法利用少量训练样本点训练模型,引入特征空间和位置空间局部分布一致性约束、多视角预测标签与真值标签一致性约束和多视角预测标签之间一致性约束,利用流形学习方法进行多视角特征子空间联合学习。本发明利用迭代算法联合求解优化多个视角的特征映射矩阵,能够获得无冗余信息、低噪声且更具判别性的特征和最优线性分类器,进而有效融合分类多视角特征。

著录项

  • 公开/公告号CN111275077A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京林业大学;

    申请/专利号CN202010030688.3

  • 发明设计人 陈动;曹伟;向桂丘;

    申请日2020-01-13

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 210037 江苏省南京市龙蟠路159号

  • 入库时间 2023-12-17 09:25:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20200113

    实质审查的生效

  • 2020-06-12

    公开

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