TY -的A2 -张,力平盟-李,蒋盟——刘,金浩PY - 2022 DA - 2022/06/20 TI - PointLAE:语义分割点云神经网络通过Multifeature聚合大规模应用SP - 9433661六世- 2022 AB -快速三维激光点云的语义分割算法对于大场景移动信息测量系统具有重要意义,但点云数据是复杂的,生成障碍等问题,旋转不变性,稀疏,严重的阻塞,和非结构化数据。我们解决上述问题提出了随机抽样特征聚合模块ATSE模块,解决问题有效的聚合的特征在不同的尺度上,和一个新的语义分割框架PointLAE,有效presegments点云和获得良好的语义分割结果通过神经网络训练基于上述模块聚合的特性。我们通过培训验证算法的准确性Semantic3D,公开数据集大型户外场景,精度可达到90.3,而验证算法的鲁棒性Mvf CNN与不同的稀疏数据集的水平,精度可达到86.2,和Bjfumap聚合的数据我们自己的移动环境信息收集平台,精度为77.4,表明该算法对移动信息复杂的规模数据在移动信息收集的识别效果。SN - 1574 - 017 - 2022/9433661 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/9433661——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER