基于深度学习与机载激光点云的单株树冠分割方法.pdf

基于几何特征的深度学习机载点云语义分割研究.docx 基于几何特征的深度学习机载点云语义分割研究一、引言随着无人机技术的迅猛发展，机载点云数据的获取和应用变得日益广泛。这些点云数据包含丰富的空间和几何信息，能够用于精确的三维场景理解与建模。机载点云语义分割是处理点云数据的重要手段，即将点云数据按照不同的物体类别进行划分。近年来，深度学习技术在处理复杂的视觉任务上取得了显著成效，本文将基于几何特征的深度学习算法应用于机载点云语义分割中，探讨其优势及发展潜力。二、机载点云数据的特征及预处理 机载点云数据由无人机拍摄得到，包含大量离散的三维坐标点。这些数据在空间上呈现出不规则性和复杂性。要对其进行有效的语义分割，首先需要进行数据预处理，包括坐标系

2025-02-12 约4.67千字 9页立即下载

基于深度学习的城区场景机载激光雷达点云分类研究.docx 基于深度学习的城区场景机载激光雷达点云分类研究一、引言随着城市化的快速发展，城市管理、规划与监测的需求日益增长。机载激光雷达（LiDAR）技术以其高精度、高效率的点云数据获取能力，在城市测绘、地形分析、建筑物识别等领域得到了广泛应用。然而，由于城区场景的复杂性，如何有效地对机载激光雷达点云数据进行分类成为了一个重要的研究课题。本文旨在探讨基于深度学习的城区场景机载激光雷达点云分类方法，以期为城市空间信息提取与处理提供新的思路。二、相关技术及文献综述 2.1机载激光雷达技术 机载激光雷达技术是一种通过激光扫描仪获取地面及建筑物等三维空间信息的技术。其工作原理是利用激光束对地面进行扫描，通过

2025-04-11 约4.43千字 9页立即下载

基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法研究.docx 基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法研究一、引言近年来，随着三维传感器技术的发展和广泛应用，三维点云数据逐渐成为计算机视觉领域的重要研究对象。其中，三维点云语义分割是计算机视觉中的一项关键任务，旨在将点云数据中的不同物体或部分进行准确划分。然而，由于三维点云数据的复杂性和稀疏性，实现准确的语义分割仍是一个具有挑战性的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法。二、相关工作回顾传统的三维点云语义分割方法主要依赖于几何特征、空间分布和局部上下文等信息。然而，这些方法在处理复杂场景时往往难以取得理想的效果。近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究

2025-02-20 约4.65千字 9页立即下载

基于深度学习的叶菜类植物点云分割方法研究与实现.docx 基于深度学习的叶菜类植物点云分割方法研究与实现一、引言随着科技的不断发展，计算机视觉与深度学习在农业自动化与智能化的应用上逐渐成为研究热点。特别是在植物生长过程中，如何通过计算机技术进行精准的点云分割与识别，是提升农业产量的关键。本文旨在探讨基于深度学习的叶菜类植物点云分割方法的研究与实现，以期为现代农业技术的进一步发展提供支持。二、研究背景与意义随着三维点云技术的普及，其在植物生长监测、植物表型分析等领域的应用日益广泛。叶菜类植物的点云分割是实现自动种植、精确管理和表型分析的重要步骤。因此，本研究通过对叶菜类植物点云分割的深度学习方法的探索与实现，可以有效地提高植物生长的监测精度，优

2025-01-25 约4.38千字 9页立即下载

基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究.docx 基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究一、引言随着深度学习技术的不断发展，其在三维点云处理领域的应用逐渐受到广泛关注。三维点云数据在许多领域如机器人导航、自动驾驶、三维重建等具有重要应用价值。然而，由于三维点云数据具有无序性、不规则性以及高维度等特点，其处理和分析一直是一个具有挑战性的问题。本文旨在研究基于深度学习的三维点云分类与分割方法，以期为相关领域的研究和应用提供理论依据和技术支持。二、相关工作在三维点云处理领域，传统的分类与分割方法主要依赖于手工特征提取和基于几何的方法。然而，这些方法往往难以处理复杂的场景和大规模的数据集。近年来，随着深度学习技术的崛起，许多研究者开始将深度

2025-02-14 约4.01千字 8页立即下载

基于深度学习的三维点云语义分割方法综述.pdf ^ mmmm 20 2 1 年第 0 1 期 ( 总第 2 1 7 期） 基于深度学习的三维点云语义分割方法综述许安宁 (三峡大学计算机与信

2023-11-05 约1.79万字 4页立即下载

基于改进HTC深度学习方法的无人机影像单木树冠分割与信息提取.docx 基于改进HTC深度学习方法的无人机影像单木树冠分割与信息提取一、引言随着无人机技术的迅猛发展，其在林业资源管理、森林监测等领域的应用越来越广泛。其中，单木树冠的分割与信息提取是无人机影像处理的重要环节。传统的树冠分割方法往往依赖于复杂的图像处理算法和人工设定的阈值，不仅处理过程繁琐，而且准确度不高。因此，如何有效地对无人机影像进行单木树冠分割与信息提取成为当前研究的热点。近年来，深度学习技术在图像分割与信息提取领域取得了显著成效。本文基于改进的HTC（HierarchicalTask-BasedClassification）深度学习方法，研究无人机影像的单木树冠分割与信息提取。二、文献综

2025-02-19 约4.88千字 10页立即下载

基于深度学习的激光雷达点云语义分割研究及应用.docx 基于深度学习的激光雷达点云语义分割研究及应用一、引言随着科技的飞速发展，激光雷达技术在自动驾驶、智慧城市、地形测绘等众多领域得到了广泛应用。激光雷达通过发射激光束并测量反射光的时间来获取目标物体的三维坐标信息，生成的点云数据能够精确地描述物体的形状和位置。然而，原始的点云数据量巨大且缺乏语义信息，难以直接被有效利用。语义分割作为一项关键技术，旨在为点云中的每个点分配一个语义类别标签，从而实现对场景的理解和目标的识别。深度学习的兴起为激光雷达点云语义分割带来了新的突破，其强大的特征学习能力能够自动从海量数据中提取有效的特征，显著提高语义分割的精度和效率。深入研究基于深度学习的激光雷达点云语义

2025-03-24 约6.4千字 7页立即下载

基于机载激光雷达数据的树冠提取研究.docx PAGE2 摘要森林是地球上最重要的生态系统之一，具有涵养水源、维护生态平衡等作用，有着非常高的生态价值与经济效益。树冠作为树木光合作用的主要场所，在估测树木生物量、监测树木长势等方面具有重要的作用，精确地提取树冠也是后续林木参数提取、树种分类的重要基础。机载激光雷达对森林植被有较强的穿透能力,能够直接、快速获取大面积、高精度的植被三维信息，现阶段被广泛应用于单木尺度的树冠提取研究中。冠层高度模型（Canopy HeightModel，CHM）是林业应用的一个重要模型，该表面模型用来表示植被距离地面的高度，能够提供冠层的水平及垂直分布情况。基于冠层高度模型，可以进行树

2024-12-22 约2.58万字 38页立即下载

基于深度学习的原始点云数据形状分类和分割方法研究.docx 基于深度学习的原始点云数据形状分类和分割方法研究一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在处理原始点云数据方面的应用逐渐受到广泛关注。原始点云数据是三维空间中一组点的集合，具有广泛的应用场景，如机器人视觉、自动驾驶、3D建模等。本文将探讨基于深度学习的原始点云数据形状分类和分割方法的研究，以期提高分类和分割的准确性和效率。二、相关技术综述 1.深度学习：深度学习作为一种人工智能的子领域，已在许多领域取得了显著的成果。在处理原始点云数据方面，深度学习可以提取复杂的特征并实现高精度的分类和分割。 2.点云数据处理：原始点云数据通常需要进行预处理，如去噪、补全、配准等。此外，还需要有效的算法来提

2025-04-06 约4.5千字 9页立即下载

基于机器学习的机载激光雷达点云数据快速分类研究.docx 基于机器学习的机载激光雷达点云数据快速分类研究 PAGE2 PAGE2 目录 TOC\o1-3\h\z\u摘要 III ABSTRACT IV 第1章绪论 1 1.1研究背景及意义 1 1.2国内外研究现状 2 1.2.1机载激光雷达技术的研究 2 1.2.2点云分类方法的研究 3 1.3研究内容与技术路线 4 1.3.1研究的主要内容 4 1.3.2研究的技术路线 5 第2章机载激光雷达数据处理及特征分析 6 2.1机载激光雷达数据介绍 6 2.2机载激

2024-12-15 约2.78万字 45页立即下载

基于深度学习的三维点云语义分割算法研究.docx 基于深度学习的三维点云语义分割算法研究一、引言随着深度学习技术的飞速发展，其在三维点云数据的处理方面也得到了广泛应用。三维点云数据语义分割是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，对于无人驾驶、机器人感知、虚拟现实等应用具有重要意义。本文将针对基于深度学习的三维点云语义分割算法进行深入研究，分析其原理、应用及未来发展趋势。二、三维点云语义分割概述三维点云语义分割是指将三维空间中的点云数据划分为不同的语义类别，如地面、车辆、行人、建筑物等。这一过程对于机器人导航、场景理解等任务具有重要意义。传统的三维点云语义分割方法主要依赖于手工设计的特征和阈值分割等技术，但这些方法在复杂场景下的鲁棒性较差

2025-02-18 约4.93千字 10页立即下载

基于多信息深度学习的3D点云语义分割.docx PAGE 1- 基于多信息深度学习的3D点云语义分割第一章引言随着人工智能技术的飞速发展，3D点云语义分割作为计算机视觉领域的一个重要分支，在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等多个领域展现出巨大的应用潜力。据相关数据显示，近年来3D点云语义分割的研究论文数量逐年攀升，从2015年的几百篇增长到2020年的数千篇，显示出该领域的研究热度不断上升。特别是在自动驾驶领域，精确的3D点云语义分割技术是实现自动驾驶车辆安全、高效行驶的关键技术之一。在3D点云语义分割的研究中，深度学习技术发挥着至关重要的作用。近年来，随着深度学习技术的不断进步，基于卷积神经网络（CNN）的3D点云语义分割方法取得了显

2025-01-18 约3.29千字 6页立即下载

基于超图深度学习的三维点云语义分割技术研究.pdf 基于超图深度学习的三维点云语义分割技术研究研究生姓名：肜彦鹏导师：黄一平学科：通信工程（含宽带网络、移动通信等）研究方向：人工智能年级：2021 摘要 点云分割算法是计算机视觉和人工智能领域中的重要研究内容，在工程领域、工业领域、医学领域、建筑领域和地理信息等多种领域应用广泛。三维点云语义分割是让机器真正了解和透彻分析三维场景内的物体的基础。目前深度学习方法在三维点云语义分割方面已经具有一些成熟的算法。然而，深度学习方法在点云语义分割任务中存在局限性，比如，深度网络模型在点云建模中会忽略数据之间的高阶相关性；并且目前的注意力网络模型应用于大规模的复杂高阶点云数据中，会带来计算量

2025-04-07 约9.05万字 63页立即下载

基于3D深度学习的机载LiDAR点云分类技术的创新与突破.docx 基于3D深度学习的机载LiDAR点云分类技术的创新与突破一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1研究背景随着科技的飞速发展，三维数据获取与处理技术在众多领域得到了广泛应用。机载LiDAR（LightDetectionandRanging）作为一种高效的三维数据获取技术，能够快速、准确地获取大面积的地表三维信息，生成海量的点云数据。这些点云数据包含了丰富的地物信息，在测绘、城市规划、林业调查、电力巡检、灾害评估等领域展现出巨大的应用价值。在测绘领域，机载LiDAR点云数据可用于快速获取高精度的数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM），为地形分析、地图绘制等提供基础数

2025-04-14 约4.89万字 36页立即下载