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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本申请公开了一种高光谱点云数据语义识别方法及系统，本申请的技术方案基于图数据的公共语义表示方法，将获取到的高光谱点云数据转化成图形式数据，根据预设的追踪分割算法和分割层数阈值，对所述无向加权图数据进行分层迭代分割处理，得到多尺度高光谱超点图数据，能自然地捕获点云表面的点之间的多边关系，能够有效处理光谱和几何信息这种复杂数据结构，从而有效提高点云处理效率，减少网络消耗的计算资源。
主权项：1.一种高光谱点云数据语义识别方法，其特征在于，包括：获取高光谱点云数据；将所述高光谱点云数据转化为无向加权图数据；根据预设的追踪分割算法和分割层数阈值，对所述无向加权图数据进行分层迭代分割处理，得到多尺度高光谱超点图数据，其中，不同尺度的高光谱超点图内超点数量逐层递减；将所述多尺度高光谱超点图数据输入语义分割模型，以通过所述语义分割模型，得到所述高光谱点云数据对应的三维物体分类结果，其中，所述语义分割模型为通过预设的多尺度高光谱超点图数据样本训练得到的HSP-GN架构神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种高光谱点云数据语义识别方法及系统
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