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基于上下文深度特征融合的LiDAR点云地物分类方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着激光雷达（LiDAR）技术的不断进步，越来越多的高精度三维地形数据被获取并应用于各个领域。在这些数据中，地物分类是一个重要的问题，可以帮助我们对场地进行快速和准确的识别。其中，地物分类研究的目的是根据激光点云数据对地面、建筑物、植被等不同的地物进行分离和识别。目前，已经有许多方法被提出用于地物分类，但主要仍基于传统的视觉特征如颜色、形状和纹理等进行分类，这些方法受到光照、阴影和噪声等因素的影响，导致精度不稳定。
近年来，深度学习（DeepLearning）技术在图像分类等领域取得了显著的成效。相对于传统图像分析技术，深度学习具有更强的泛化能力和鲁棒性。尤其是在点云数据的处理和地物分类等方面，深度学习技术也得到了广泛应用。然而，采用深度学习技术对点云数据进行分类仍存在很大挑战，其中一个难点是点云数据的复杂性和数据稠密性。为了解决这个问题，需要使用基于深度学习的特征融合技术，将不同的特征综合起来，以提高地物分类的准确性。
因此，本研究将基于上下文深度特征融合技术，探讨如何利用深度学习方法，对点云数据进行地物分类，以此为研究对象，为实现更高精度的地物分类提供新的思路。
二、研究内容和方法
本研究的主要内容是设计一种基于上下文深度特征融合的地物分类方法，通过提取点云的局部和全局特征，实现对各类地物的自动识别。具体方法包括以下三个步骤：
1.点云数据预处理
首先，将点云数据进行离散化处理，将其转换为离散的网格点云数据。同时，对其进行滤波、降采样、直通滤波等处理，以减少数据噪声和冗余信息的影响。
2.点云数据特征提取
通过利用卷积神经网络（CNN）对点云数据进行深度特征提取，并结合局部和全局特征提取方法，提高特征表达能力。具体步骤包括将离散网格点云转换为三维体素表示，采用3D-CNN模型对三维体素数据进行处理，并提取出高级语义特征。此外，还需要加入上下文特征以提高地物分类的准确性。
3.点云数据地物分类
将点云数据的特征输入分类器中进行分类，采用支持向量机（SVM）等机器学习算法进行分类预测。最后，根据分类结果对地物进行标注，并进行可视化展示。
三、研究意义和创新点
本研究提出了一种基于上下文深度特征融合的地物分类方法，以提高地物分类的精度和稳定性。该方法不仅考虑了点云数据的局部和全局特征，还结合了上下文特征，提高了特征表达能力，从而在地物分类方面达到更高的准确性。
同时，该方法还可以应用于三维建模、地质勘探、智能交通等领域，在实际应用中具有较高的工程实用价值。
四、预期成果和进度安排
预期成果：
1.提出一种基于上下文深度特征融合的地物分类算法；
2.构建点云数据处理流程和特征提取模型；
3.设计并实现相应的地物分类代码和模型训练过程。
进度安排：
1.2019年12月-2020年2月：文献调研、技术准备、方法设计；
2.2020年3月-2020年5月：点云数据预处理、特征提取和分类模型分别实现；
3.2020年6月-2020年8月：数据集实验设计和算法测试；
4.2020年9月-2020年11月：结果分析和优化后的算法实验；
5.2020年12月-2021年1月：论文编写和答辩准备。