摘要
本发明提供了一种基于激光雷达与SegNet的农田地物语义分割方法,通过使用车载或无人机搭载的激光雷达设备,对农田进行扫描,获取原始点云数据,并对所述原始点云数据进行数据预处理,得到目标农田的点云数据,将所述点云数据进行体素化,得到训练数据集,基于所述训练数据集对分割模型进行训练,并通过所述分割模型对所述目标农田进行语义分割预测,根据所述对分割模型进行训练的训练结果与所述语义分割预测的分割结果,得到最终的所述目标农田的语义分割结果,并对所述语义分割结果进行可视化展示。本发明实现了端到端的农田地物语义分割,并提供了直观的可视化展示,通过激光雷达点云在复杂农田场景语义分割上效果显著。
技术关键词
语义分割方法
农田
点云
数据
地物类别
网格
多尺度特征融合
激光雷达设备
样本
场景语义分割
解码器
地面
深度学习模型
上采样
预测类别
参数
无人机
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