融入注意力机制多尺度CNN的LiDAR点云滤波方法

摘要

本发明公开了融入注意力机制多尺度CNN的LiDAR点云滤波方法，本发明属于点云滤波领域，包括：获取激光雷达点云数据的标准化坐标值，将所述点云数据转换成多通道图像，其中所述多通道图像包括：训练图像和测试图像。构建融入注意力机制多尺度CNN的点云滤波模型，所述点云滤波模型包括：输入层、卷积层、注意力层和全连接层；基于所述训练图像，通过所述注意力层，训练与优化所述点云滤波模型；将所述测试图像输入至训练好的点云滤波模型，输出预测结果；所述预测结果包括：地面点和非地面点。本发明能够提取点云的深层次特征，能取得较好的点云滤波效果。