如何找英文论文综述，论文推荐五

如何找英文论文综述，论文推荐五Automatic and accurate classification is a fundamental problem to the analysis and modeling of LiDAR (Light Detection and Ranging) data. Recently convolutional neural network (ConvNet or CNN) has achieved remarkable performance in image recognition and computer vision. While significant efforts have also been made to develop various deep networks for satellite image scene classification it still

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Title l 题目

A Simple Deep Learning Network for Classification of 3D Mobile LiDAR Point Clouds

Citation l 引文格式

Yanjun WANG Shaochun LI Mengjie WANG Yunhao LIN. A Simple Deep Learning Network for Classification of 3D Mobile LiDAR Point Clouds[J]. Journal of Geodesy and Geoinformation Science 2021 4(3): 49-59.DOI: 10.11947/ j.JGGS.2021.0305.

Abstract l 摘要

Automatic and accurate classification is a fundamental problem to the analysis and modeling of LiDAR (Light Detection and Ranging) data. Recently convolutional neural network (ConvNet or CNN) has achieved remarkable performance in image recognition and computer vision. While significant efforts have also been made to develop various deep networks for satellite image scene classification it still needs to further investigate suitable deep learning network frameworks for 3D dense mobile laser scanning (MLS) data. In this paper we present a simple deep CNN for multiple object classification based on multi-scale context representation. For the pointwise classification we first extracted the neighboring points within spatial context and transformed them into a three-channel image for each point. Then the classification task can be treated as the image recognition using CNN. The proposed CNN architecture adopted common convolution maximum pooling and rectified linear unit (ReLU) layers which combined multiple deeper network layers. After being trained and tested on approximately seven million labeled MLS points the deep CNN model can classify accurately into nine classes. Comparing with the widely used ResNet algorithm this model performs better precision and recall rates and less processing time which indicated the significant potential of deep-learning-based methods in MLS data classification.

Key Words l 关键词

deep learning; convolutional neural network (CNN); mobile laser scanning (MLS); LiDAR data classification; point-to-image transformation

Authors l 作者

Yanjun WANG Shaochun LI Mengjie WANG Yunhao LIN.

Yanjun WANG

王艳军，男，1984.10生，毕业于武汉大学，博士。现为湖南科技大学副教授、硕导，主要研究方向为激光雷达遥感数据处理与环境建模应用、时空地理信息分析。

Full Paper | 全文如下

本文选自JGGS 2021 Volume 4 Issue 3 P49-59。本期审图号（Map Approval Number）：GS（2021）5520。点击阅读原文即可下载。

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