[发明专利]一种基于深度学习多光谱LiDAR数据分类的样本生成方法在审
| 申请号： | 202110330223.4 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113011511A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 管海燕;赵沛冉;景庄伟;李迪龙 | 申请（专利权）人： | 江苏思玛特科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/18;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 罗运红 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市锡*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习多光谱LiDAR数据分类的样本生成方法，包括以下步骤：S1、基于最邻近搜索将多个波段的独立点云数据进行融合，得到含有多光谱信息的单一点云数据；S2、为这单一点云数据标注类别标签、划分训练集和验证集；S3、对单一点云数据进行归一化处理；S4、在归一化处理的点云数据中利用最远点采样方法和k近邻方法提取单个样本数据；整合所有单个样本数据；本发明通过最远点采样法选取种子点、k近邻方法选取近邻点，生成的样本数据既符合深度学习方法的输入要求，又能确保对数据对应区域的完全覆盖。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 光谱 lidar 数据 分类 样本 生成 方法 | ||
【主权项】：
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