基于多尺度特征和PointNet的LiDAR点云地物分类方法

赵中阳; 程英蕾; 释小松; 秦先祥; 李鑫

doi:doi:10.3788/LOP56.052804

激光与光电子学进展, 2019, 56 (5): 052804, 网络出版: 2019-07-31

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Terrain Classification of LiDAR Point Cloud Based on Multi-Scale Features and PointNet

赵中阳 ¹程英蕾 ^1,*释小松 ¹秦先祥 ¹李鑫 ²

作者单位

¹ 空军工程大学信息与导航学院, 陕西西安 710077

² 东北电力大学理学院, 吉林吉林 132000

引用该论文

赵中阳, 程英蕾, 释小松, 秦先祥, 李鑫. 基于多尺度特征和PointNet的LiDAR点云地物分类方法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(5): 052804.

Zhongyang Zhao, Yinglei Cheng, Xiaosong Shi, Xianxiang Qin, Xin Li. Terrain Classification of LiDAR Point Cloud Based on Multi-Scale Features and PointNet[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(5): 052804.

引用列表

1、基于图卷积和多层特征融合的点云分类方法激光与光电子学进展, 2023, 60 (14): 1415003

2、增强特征融合的动态图卷积的机载LiDAR点云分类应用激光, 2023, 43 (6): 132

3、整合图卷积与PointNet的机载激光雷达点云分类激光与光电子学进展, 2022, 59 (22): 2228003

4、基于融合图卷积的深度学习点云分类方法激光与光电子学进展, 2022, 59 (2): 0228005

5、基于双注意力机制和多尺度特征的点云场景分割激光与光电子学进展, 2021, 58 (24): 2428007

6、面向细粒度图像识别的通道注意力多分支网络激光与光电子学进展, 2021, 58 (22): 2210008

7、基于动态图卷积网络的点云分类和分割网络激光与光电子学进展, 2021, 58 (12): 1215008

8、基于多基元特征向量融合的机载LiDAR点云分类中国激光, 2020, 47 (8): 810002

9、融合光谱信息的机载LiDAR点云三维深度学习分类方法激光与光电子学进展, 2020, 57 (12): 122802

10、多尺度特征融合的细粒度图像分类激光与光电子学进展, 2020, 57 (12): 121002

11、基于激光点云全局特征匹配处理的目标跟踪算法激光与光电子学进展, 2020, 57 (6): 061012

12、基于深度学习的脉冲激光测距回波时刻解算方法中国激光, 2019, 46 (10): 1010001

赵中阳, 程英蕾, 释小松, 秦先祥, 李鑫. 基于多尺度特征和PointNet的LiDAR点云地物分类方法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(5): 052804. Zhongyang Zhao, Yinglei Cheng, Xiaosong Shi, Xianxiang Qin, Xin Li. Terrain Classification of LiDAR Point Cloud Based on Multi-Scale Features and PointNet[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(5): 052804.

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