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作者：陈伟杰;张兆江;杨义哲;黄硕;
单位：河北工程大学矿业与测绘工程学院;
摘要：针对当前特高压输电线路点云语义分割方法存在精度低的问题，提出一种改进RandLA-Net的输电线路点云语义分割方法。首先，在特征编码中采用两步降采样方式，减少下采样过程中关键几何信息的损失；其次，通过引入双距离注意力池化，解决原模型缺乏细粒度局部特征表示的问题；最后，设计一个融合通道注意力机制的全局上下文聚合模块，捕获重要点特征的全局上下文信息，从而提高模型分割精度。在800 kV特高压输电线路点云数据集上的实验结果表明，改进后的模型总体精度(overall accuracy, OA)和平均交并比(mean intersection over union, mIoU)达到99.27%和98.44%,与RandLA-Net相比分别提高1.62%和2.33%,具有较好的分割性能。
关键词：机载LiDAR;;点云语义分割;;特高压输电线路;;深度学习
基金资助：地表覆盖时空变化知识关联与组织(2019FY202503)
