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题名激光雷达点云局部数据隐藏特征非线性激励技术
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作者
官节福
万川梅
刘逸琛
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机构
重庆移通学院
重庆工程学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第4期246-251,共6页
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基金
重庆市自然基金科研项目立项(No.2022NSCQMSX5729)
重庆市教委科学技术项目(No.KJQN202101907)。
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文摘
激光雷达点云数据中往往隐藏着复杂的非线性关系,这些关系可能涉及到目标形状、表面纹理、空间布局等多个方面。为了准确地捕捉和描述这种复杂性,研究一种激光雷达点云局部数据隐藏特征非线性激励技术。利用超体聚类算法分割激光点云局部数据,提取轮廓和纹理特征,全面地描述点云数据的局部特征,准确地提取出隐藏特征。在此基础上,利用PReLU激励函数和Softplus函数构建出混合非线性激励函数,通过此函数实现激光雷达点云局部数据隐藏特征的非线性激励。结果表明:非线性激励技术应用后的图像与原始标准图像的GMSD值小于0.5,表明非线性激励技术可以有效地保留图像的结构信息,提高特征信息量。
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关键词
激光雷达点云
局部数据
隐藏特征
非线性激励
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Keywords
LiDAR point cloud
local data
division
hidden features
nonlinear excitation
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分类号
TN25.63
[电子电信—物理电子学]
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