【摘 要】
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针对目前3D点云分类方法在场景语义理解中点云密度信息利用不足的问题,提出一种集成的3D点云场景语义分类方法,该方法由基于Mean-shift提取特征的语义分类方法与基于最优邻域
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针对目前3D点云分类方法在场景语义理解中点云密度信息利用不足的问题,提出一种集成的3D点云场景语义分类方法,该方法由基于Mean-shift提取特征的语义分类方法与基于最优邻域提取特征的语义分类方法集成。使之适用于一般场景语义分析。实验以大型电力走廊场景数据集为研究对象,首先使用基于Mean-shift提取特征的语义分类方法对点云分割得到分类结果,在此基础上利用一平面分离出电力线这一类别,与基于最优邻域提取特征的语义分类方法得到的结果进行合成。在合成前,还采用基于Cut-Pursuit正则化框架进行平滑,
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