基于CiteSpace V的生态补偿与生态效益评估知识图谱分析

来源 :中国风景园林学会2020年会论文集(上册 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tiger0092009
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在工业生产中,球状工件的分辨与识别受其他杂质影响,易产生识别误差。针对识别误差,基于深度学习的点云识别,通过提取工件特征信息,能够提高工业分辨与识别效率,在工业生产中具有迫切的需求。对于点云识别,高精度的点云分割是实现点云识别的基础。点云数据无序性和非结构性给点云分割造成了障碍。PointNet直接对原始点云处理,解决了无序性问题。但该模型注重点云自身信息,未考虑点云相邻点之间的属性联系,从而导致
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