顾及邻域相关关系的改进PointNet++网络点云分类应用

机载扫描系统可以快速准确地获取大范围地物坐标,具有无可比拟的优势。机载点云具有其自身的特点,而采用PointNet++网络处理时未能依据机载点云的特点进行设计,其分类精度仍有待提高。鉴于此,提出了一种改进PointNet++网络,该网络将邻域点特征和邻域点间关系特征进行采集,并采用CRF算法对预测值进行全局优化用以增强空间一致性。通过选用ISPRS三维语义分割数据集对改进模型进行了测试,实验结果表明,改进PointNet++网络丰富了机载点云特征的描述,具有较高的分类精度。该成果可为三维地理信息提取提供有力保障。