[IEEE 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 中国西安(2018.11.7-2018.11.10)] 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 基于多尺度特征和PointNet的激光雷达点云分类

摘要： 本文针对复杂场景下激光雷达点云数据特征分类问题，提出了一种基于多尺度特征与PointNet的深度神经网络模型。该方法改进了PointNet的局部特征提取能力，实现了复杂场景下激光雷达点云的自动分类。首先在PointNet网络基础上增加多尺度网络以提取点云局部特征，随后通过全连接层将这些不同尺度的局部特征组合成多维特征，并与PointNet提取的全局特征相结合，输出各点类别得分完成点云分类。采用ISPRS提供的Semantic3D数据集和Vaihingen数据集对所提深度神经网络模型进行验证，实验结果表明该算法相比其他点云分类神经网络具有更高的分类精度。