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[人工智能]【读论文】《多实体多层次记载激光雷达点云信息提取》 |
基于图像的点云处理方法:将点云的三维坐标转化为二位图像像素,根据图像与点云的对应关系,寻求从二维图像中解决三维点云面临的问题。 基于图像的点云处理方法存在的问题:在进行三维边缘检测时,是在一个方向上的投影,把三维点云降成二维图像,降维过程中损失的信息需要在多个方向上的投影来弥补,投影难度与三维信息的复杂度成正比。 点云分类处理方法:①以单个点为基元;②以分割面片为基元;③以多种实体为基元 以单个点为基元:在低层次、基础特征时效果好,在复杂运算、维度高的分类特征提取效果不好。 以分割面片为基元:在低层次上没有优势,在复杂运算、维度高的分类特征提取时计算量小。 单一种类的分割面片不能很好的表达复杂二维场景问题,如平面面片,只能较好表达建筑物,却不能表达植物等不规则几何结构的物体。 以多种实体结构为基元:组合分割面片形成实体,区域特征类型不同,分割方法不同,单一类型的分割面片不能有效表达复杂点云场景,需要逐层分类,在不同区域提取不同类型的分割面片,增加了分类不确定性。 用步进式点云分割方法提取三种实体结构: 分类策略: 逐点分类:计算量大、特征易受噪声影响 逐点分类:用大计算量来弥补方向不明,因为不清楚哪一种特征对他们所研究区域分类的贡献更大,以每个点为处理单元,逐点计算特征、训练模型,并预测类别。 怎么算的? 三维点邻域结构: 多大范围? 自己的理解:首先把一个一个的点聚集成小块的乐高积木(体素),不同的积木块可以组成不同的建筑,像路面、围墙(面片)。再利用这些语义准则将点云分割以后获得分割面片进行合并和分类。 应用于记载lidar点云分类的特征: 特征选择方式: 什么是描述子? 描述子的建立过程: 什么是随机森林? |
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