顾及全局-局部自注意力机制的机载点云分类方法及系统

本发明提供顾及全局‑局部自注意力机制的机载点云分类方法及系统，所述方法包括：步骤1：选取ISPRS‑3D机载点云数据集；步骤2：对点云数据进行预处理；步骤3：基于点云数据构建边缘卷积网络，提取到点云的局部特征；步骤4：基于提取的点云的局部特征构建局部自注意力机制网络；步骤5：构建全局自注意力机制网络；步骤6：构建全局‑局部自注意力机制模块；步骤7：采用U‑net网络设计完成整体网络结构；步骤8：将待分类的机载激光点云测试数据输入训练好的整体网络结构中，得到每个点的类别标签。本发明针对机载点云大场景分类中存在的特征表达不足、样本类别不均衡的问题，创新性的提出一种整合边缘卷积的全局‑局部自注意力机制神经网络。