【摘 要】
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输电通道内地物要素复杂,机载LiDAR获取的电力线、杆塔、植被等地物点云密度差异大、空间分布不规则,实际应用中“所见即所得”的应用需求对点云的高效自动化分类带来挑战.将深度学习中的PointNet++算法用于输电通道机载点云自动分类研究,分析样本加权对不同密度点云数据分类精度的影响,利用两组实验数据验证算法的精度和效率,并与随机森林分类算法进行比较.结果表明:基于样本加权PointNet++的方法在输电通道点云自动化分类方面适用性更强,平均F1值87.14％,且分类精度和效率均优于随机森林方法.
【机 构】
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中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司,江苏 南京 211102;中国科学院空天信息创新研究院 数字地球重点实验室,北京 100094
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输电通道内地物要素复杂,机载LiDAR获取的电力线、杆塔、植被等地物点云密度差异大、空间分布不规则,实际应用中“所见即所得”的应用需求对点云的高效自动化分类带来挑战.将深度学习中的PointNet++算法用于输电通道机载点云自动分类研究,分析样本加权对不同密度点云数据分类精度的影响,利用两组实验数据验证算法的精度和效率,并与随机森林分类算法进行比较.结果表明:基于样本加权PointNet++的方法在输电通道点云自动化分类方面适用性更强,平均F1值87.14％,且分类精度和效率均优于随机森林方法.
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