[发明专利]一种基于多核图学习的多光谱激光雷达点云分类方法在审
| 申请号： | 202311189515.6 | 申请日： | 2023-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN116933141A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王青旺;张梓峰;沈韬;陈学铅 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06N3/042;G06N3/08;G06F17/16;G06F18/21 |
| 代理公司： | 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙) 53215 | 代理人： | 王鹏飞 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于多核图学习的多光谱激光雷达点云分类方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。本发明首先分别计算多光谱激光雷达点云数据的空间距离矩阵和光谱距离矩阵。然后使用不同高斯核度量多光谱激光雷达点云之间的相似性，计算出多个基核邻接矩阵。再将空间‑光谱距离矩阵作为高维特征，扩展多光谱激光雷达点云的特征矩阵。最后将多个核邻接矩阵与扩展特征矩阵输入改良的多核图神经网络中，同步更新图神经网络权重与多核权重以训练模型。并使用训练好的多核图神经网络模型对多光谱激光雷达点云数据进行分类，获得多光谱激光雷达点云地物分类结果。本发明实现了对复杂遥感场景下多光谱雷达点云数据的自适应精细分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多核 学习 光谱 激光雷达 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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