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[期刊论文] 作者：释小松, 程英蕾, 赵中阳,,
来源：计算机应用研究 年份：2020
为了将神经网络应用于城区激光雷达点云数据分类,并针对大规模点云数据训练过程中计算量大、耗时长的问题,改进原有PointNet神经网络,加入了点云邻域特征的提取和分析,提出了...
[期刊论文] 作者：释小松, 程英蕾, 赵中阳,
来源：计算机应用研究 年份：2019
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[期刊论文] 作者：释小松, 程英蕾, 赵中阳, 秦先祥,,
来源：激光与光电子学进展 年份：
为了提高城区机载激光雷达点云数据分类算法的自动化程度和分类精度,提出了一种基于渐进加密三角网和双层支持向量机的点云分类算法,并且测试该算法对城区点云数据的分类效果...
[期刊论文] 作者：释小松,程英蕾,赵中阳,秦先祥,,
来源：激光与光电子学进展 年份：2019
为了提高城区机载激光雷达点云数据分类算法的自动化程度和分类精度,提出一种基于渐进加密三角网和双层支持向量机的点云分类算法。采用渐进加密三角网滤波提取地面点,在地面点的基础上对地物点进行归一化处理。对点云特征有效性进行评估,选取特征向量并用最邻......
[期刊论文] 作者：释小松,程英蕾,薛豆豆,秦先祥,,
来源：激光与光电子学进展 年份：2020
为了提高城区机载激光雷达点云数据地物分类的分类精度,提出了一种基于Point-Net网络的多源融合点云地物分类方法。点云在地物三维特征表示上具有优势,而遥感影像包含丰富的光谱信息,因此设计了一种点云与遥感影像的配准融合方法,综合利用两种数据的优势。针对P......
[期刊论文] 作者：释小松,程英蕾,薛豆豆,秦先祥,
来源：激光与光电子学进展 年份：2019
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[期刊论文] 作者：赵中阳, 程英蕾, 释小松, 秦先祥, 李鑫,,
来源：激光与光电子学进展 年份：
针对LiDAR点云数据中复杂场景下地物分类问题,本文提出了一种基于多尺度特征和PointNet的深度神经网络模型,对PointNet提取局部特征能力进行改进,实现LiDAR点云中复杂场景下...
[期刊论文] 作者：薛豆豆,程英蕾,释小松,秦先详,文沛,
来源：激光与光电子学进展 年份：2020
城区激光雷达点云建筑物提取技术是近年来发展的热点,如何准确区分植被、建筑物以及人造物,提高分类精度一直是研究难点.为此,针对分类精度较低的问题,提出一种基于随机森林...
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