May, 2023

稀疏不规则点云的语义分割用于叶子 / 木材区分

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TL;DR使用 Pointnet ++ 模型及创新的采样策略和损失函数，该研究提出了一种基于光学遥感技术 LiDAR 和无人机采集的点云数据的神经网络模型，该模型可以有效地区分森林里木质和叶状物的点，以提高其应用场景中的精确性和可靠性。
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发现论文，激发创造
  • 自动森林清查: 3D 深度学习对高密度航空 LiDAR 点云的分析

    通过介绍一种深度学习框架，本研究旨在自动地将高密度点云分割为有意义的树木实体，以及树组件，并从分割数据中获得相关的生物物理参数。通过测试，该系统在个体树木和五个语义类别的分割上取得了较高的准确性，在树冠相关特征方面表现尤其突出，而对于树直径和位置的估计相对不太可靠，这是由于航空扫描设置的原因。

    Dec, 2023

  • 混杂空中 LiDAR 点云的目标分割

    本文提出了一种基于深度学习的 LiDAR 点云数据目标检测和分割方法，采用了 PointNet 网络模型，成功实现了对各种形状复杂、点云分布不均匀的人工目标（如电力塔）的高效检测和分割。

    Oct, 2022

  • 无人机点云和航空图像的树木检测方法综述

    无人机在树木检测中的应用方法进行了回顾和分析，包括利用点云数据的 LiDAR 和数字航空摄影 (DAP) 方法以及直接使用图像的深度学习 (DL) 方法，并统计了近年来使用不同方法进行树木检测的研究数量，指出基于图像的 DL 方法在树木检测研究中已成为主流趋势。该回顾可为希望在特定森林进行树木检测研究的科研人员提供帮助和指导，同时也可帮助农民利用无人机管理农业生产。

    Sep, 2023

  • 利用离散回波机载激光雷达遥感森林

    介绍了一种用于处理森林点云的方法，通过用垂直平面对森林按层次分层，估算每个层次的点密度、训练出一个避免先验假设和复杂模型的树木分割模型，并采用分布式计算对大型森林进行高效处理。

    Jul, 2017

  • 高密度变化的 3D 点云语义分割

    本文提出了一种名为 HDVNet 的新型架构，针对测量应用程序中的点云具有的大局部密度变化提出解决方案，通过一个嵌套的编码器 - 解码器通路集合来处理特定的点密度范围，有效地处理了输入密度变化，提高了分割精度。

    Jul, 2023

  • 通往通用基于深度学习的树实例分割模型

    研究了深度学习方法在树木分割中的应用，通过使用七个不同数据集的训练，发现从针叶树为主的稀疏点云到阔叶树为主的高分辨率点云的泛化是可能的，但由高分辨率到低分辨率点云的泛化却具有挑战性，强调了模型开发中需要具备多样性数据特征的森林点云。

    May, 2024

  • 使用合成数据训练基于点的深度学习网络进行森林分割

    通过使用合成数据集，我们开发了一个逼真的模拟器，生成了合成的森林场景，用于开展不同基于点云的深度学习网络在森林分割方面的比较研究，并确定了使用合成数据来训练深度学习网络对真实森林数据集中的点云进行分类的可行性。

    Mar, 2024

  • 基于激光雷达的挪威树种识别与深度学习

    利用 LiDAR 数据，我们提出了一种基于深度学习的树种分类模型，该模型能够将树木种类分为四类（挪威云杉、苏格兰松树、桦树和背景），通过国家森林清查的现场样地验证，我们的模型在宏平均精确度上获得了 0.70 的得分，接近于航空或航空和 LiDAR 结合模型的性能。

    Nov, 2023

  • 激光雷达标注就是您所需的

    通过使用卷积神经网络和激光雷达数据，本研究旨在提高图像分割的效率，特别是在自动驾驶系统中的道路表面分割任务中，通过减少标注工作量并在不降低分割质量的情况下训练图像分割模型。

    Nov, 2023

  • 在足够密集的机载激光扫描点云中能够精确地分割林地的下层乔木

    本文研究利用激光雷达技术 (LiDAR) 建立森林树木分割模型，通过点密度实现森林资源的远程精确量化。同时，该方法也可以应用于其他远程感应技术以及高级成像技术，如地质亚表面建模或生物医学组织分析。

    Feb, 2017