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在输电线路三维可视化自动建模场景中如何实现对杆塔的三维点云数据进行快速准确的自动化分类是一个关键问题,在本文中我们提出了一种基于卷积自编码神经网络CAE的杆塔三维点云数据自动分类算法。首先,我们通过投影计算得到杆塔点云的旋转角度并使用旋转矩阵将杆塔点云摆正,然后进行正面侧面投影获取到杆塔点云的图像;第二,使用收集到的杆塔点云图像组成训练数据集,对卷积自编码网络进行训练之后提取出自编码网络的编码部分用于对图像进行特征提取;第三,使用自编码器对输入的杆塔点云图进行特征抽取,将提取的图像特征向量输入EM进