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公开(公告)号：CN118747823A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410958470.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06V10/82
Abstract: 基于深度点特征聚合网络的树点云分类方法，涉及遥感技术领域。本发明是为了解决现有的深度学习方法在树点云分类中的局限性，导致特征提取不足、分类准确率低的问题。本发明基于深度点特征聚合网络的树点云分类方法，利用自适应图注意力模块及空间填充曲线采样模块从树点云样本集中提取局部几何特征，获得融合特征集；基于通道亲和的注意力模块对所述融合特征集进行优化处理；计算优化后融合特征集经处理得到的二维张量中各样本属于各类别的对数概率，对数概率最大值对应的类别则为样本的类别。
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