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城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素。为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-view network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度。为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,...
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测绘学报
ISSN： 1001-1595
CN： 11-2089/P
Year： 2021
Issue： 11
Volume： 50
Page： 1558-1573
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