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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:
①规则面片:规则集合结构上的点
②粗糙面片:不规则形态地物上的点
③单个点:属性不能有效被领域表达的点

分类策略:
①逐点分类
②基于分割的点云分类
③多实体点云分类

逐点分类:计算量大、特征易受噪声影响
基于分割的点云分类:单一分割面片不能有效表达复杂场景
多实体点云分类:能表达复杂场景问题,但是操作复杂,稳健性和可操作性有待提高

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?
检索每个点的邻域点集来表示该点的属性选取范围类型

三维点邻域结构:
①球形结构
②柱形结构
③K近邻域

多大范围?
邻域尺寸参数:
①距离半径r
②点数量阈值k

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:
①基于回拨信号的特征
②基于描述子的特征
③几何特征

特征选择方式:
①基于滤波的方式
②嵌入式方式

什么是描述子?
在特征点附近随机选取若干点对,将这些点对的灰度值的大小组合成一个二进制串,并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。

描述子的建立过程:
①选定建立描述子的区域(特征点的一个正方形邻域)
②对该邻域用σ=2的高斯核卷积,以消除一些噪声。因为该描述子随机性强,对噪声较为敏感。
③以一定的随机化算法生成点对<x,y>,若点x的亮度小于小y的亮度,则返回值1,否则返回0
④重复第三步若干次(如256次),得到一个256位的二进制编码。

什么是随机森林?
通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单位是决策树。每棵树都是一个分类器(假设现在针对的是分类问题),那么对于一个输入样本,N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类结果,选出投票次数最多的类别。

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加:2021-08-20 15:05:55  更:2021-08-20 15:06:02 
 
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