申请/专利权人：云南电网有限责任公司昭通供电局

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117708560A

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/24;G06F18/25;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明涉及信息融合技术领域，具体地说，涉及一种基于机载激光雷达数据构建DEM的多信息PointNet++融合方法。包括：获取机载点云数据；随机抽取若干数据，并按一定比例划分为训练集和测试集；构建PointNet++神经网络，从点云数据中提取特征；改进PointNet++神经网络模型；细分测试集；将细分后的测试集导入改进PointNet++神经网络模型，经过多轮测试验证后，输出多信息融合后的信息数据。本发明设计针对机载点云数据特点改进了PointNet++神经网络，利用基于多信息融合PointNet++神经网络的深度学习算法从点云中分离出地面点和非地面点，并进行点云分割；该方法是基于点云的语义分割而开发的，对用户友好，从而为机载激光雷达的DEM开发提供良好的基础。

主权项：1.一种基于机载激光雷达数据构建DEM的多信息PointNet++融合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取机载点云数据，将RGB数据以及归一化的坐标信息添加到每个点，并根据每个点的类别来渲染颜色；S2、从处理后的机载点云数据中随机抽取若干数据，并按一定比例划分为训练集和测试集；S3、构建PointNet++神经网络，从点云数据中提取特征，并最终提取层特征；S4、改进PointNet++神经网络模型，提高模型的分析能力；S5、细分测试集，以更好评估模型的泛化能力；S6、将细分后的测试集导入改进PointNet++神经网络模型，经过多轮测试验证后，输出多信息融合后的信息数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南电网有限责任公司昭通供电局 一种基于机载激光雷达数据构建DEM的多信息PointNet++融合方法

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