摘要
一种基于迁移学习的机载激光雷达点云分类方法,涉及点云数据处理技术领域,对点云数据进行特征提取,获取点云数据的最终特征表示;对点云数据进行分类标注,获取点云数据中各个点的类别标签以及稀有类别标签;构建大样本标签分类模型,获取点云数据中的大样本类别标签;获取各个稀有类别标签对应的可迁移类别标签,基于可迁移类别标签构建各个稀有类别标签的小样本标签分类模型;获取当前采集周期的点云数据中各个点的小样本类别标签,根据点云数据中大样本类别标签和小样本类别标签,构建采集周期内点云数据的完整类别标签集,解决了因小样本类别标签与大样本类别标签之间的数据量不平衡或小样本类别标签的数据量不足,而导致的模型性能问题。
技术关键词
样本类别标签
机载激光雷达点云
周期
分类方法
深度学习模型
机载雷达
标注方法
源标签
点云数据处理技术
标记
多标签
局部特征提取
数据格式
动态
终端
参数
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