基于深度全局信息融合的復雜山區(qū)機載點云濾波

摘要： 激光雷達在獲取地勢陡峭、植被覆蓋密集區(qū)域的點云數(shù)據(jù)時存在非地面點比重大、密度分布不均勻等情況，傳統(tǒng)濾波算法難以獲取精確的點云濾波結果，而深度學習在點云濾波中存在信息利用不充分、特征提取不足等問題。因此提出一種融合多維特征與全局上下文信息的點云濾波網絡（MGINet），建立多維度特征提取與全局信息融合學習框架，提升復雜山區(qū)點云濾波精度。首先，MGINet設計了局部交叉特征融合模塊... （共10頁）