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基于数据增强与掩码学习的移动激光扫描点云分类方法

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中国激光 2024年第13期51卷 257-268页

作者：雷相达管海燕陈科秦楠楠臧玉府南京信息工程大学遥感与测绘工程学院江苏南京210044 自然资源部遥感导航一体化应用工程技术创新中心江苏南京210044

车载移动激光扫描(MLS)点云可以精确描述道路周围场景,其分类结果可为智能交通、数字孪生城市、高精地图及辅助驾驶等任务提供数据基础。为增强点云分类模型提取特征的表达能力,提高预测的鲁棒性,提出一个基于数据增强与掩码学习的MLS... 详细信息

车载移动激光扫描(MLS)点云可以精确描述道路周围场景,其分类结果可为智能交通、数字孪生城市、高精地图及辅助驾驶等任务提供数据基础。为增强点云分类模型提取特征的表达能力,提高预测的鲁棒性,提出一个基于数据增强与掩码学习的MLS点云分类方法。所提方法主要由高程校准的Mix3D(EC-Mix3D)点云增强策略和掩码学习框架构成。其中,EC-Mix3D策略用于对训练数据进行高程校准的场景混合,扩充训练样本分布,提高模型预测的鲁棒性;掩码学习框架首先对输入点云施加随机块掩码操作获取掩码点云,然后对原始点云和掩码点云的预测进行标签监督学习、一致性约束及错误预测熵最大化,提高对点云特征的表达能力。采用公共MLS数据集(Toronto3D和Pairs数据集)进行方法验证。实验结果表明,所提方法可以对MLS点云进行有效分类,在两个测试数据集上分别获得了83.8%和68.74%的平均交并比,优于其他对比方法。

关键词：车载移动激光扫描点云分类 EC-Mix3D数据增强掩码学习框架一致性约束错误预测熵最大化

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基于点-体素一致性约束的城市激光点云分类

中国激光 2024年

作者：李虎辰管海燕雷相达秦楠楠倪欢南京信息工程大学遥感与测绘工程学院

准确高效的点云分类在场景理解和数字孪生城市建设等任务中发挥着关键作用。利用单一点、体素等视觉结构数据的点云分类方法容易丢失关键几何特征，融合多种结构数据的点云分类方法学习到不同数据的多层次、多尺度特征，但难以平衡不同... 详细信息

准确高效的点云分类在场景理解和数字孪生城市建设等任务中发挥着关键作用。利用单一点、体素等视觉结构数据的点云分类方法容易丢失关键几何特征，融合多种结构数据的点云分类方法学习到不同数据的多层次、多尺度特征，但难以平衡不同数据之间的差异，降低了点云分类的准确性。因此，本文提出了一个基于点-体素一致性约束的点云分类网络（Point-Voxel Consistency Constraint Network, PVCC-Net），用于准确分割城市场景中不同尺寸地物。PVCC-Net采用双分支U-Net结构，体素和点分支分别负责提取粗粒度和细粒度特征，并利用点-体素一致性约束模块对齐粗细粒度特征，以减少不同粒度特征的分布差异。然后，所提网络采用点-体素自注意力机制自适应融合聚合后的粗粒度和细粒度特征，进而提升点云全局特征表达。本文引入Toronto3D、Semantic3D和SensatUrban三个城市场景点云数据集对PVCC-Net进行性能评估。结果显示，PVCC-Net分别取得了97.97%、93.80%和93.00%的总体精度（OA），以及82.92%、75.70%和55.40%的平均交并比（m IoU）。对比实验结果表明，本文方法可以有效提升基线方法对于复杂城市场景点云的分类性能，且获得更优的分类结果。

关键词：遥感点云分类体素一致性约束自注意力机制城市场景

基于特征增强核点卷积网络的多光谱LiDAR点云分类方法

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地球信息科学学报 2023年第5期25卷 1075-1087页

作者：陈科管海燕雷相达曹爽南京信息工程大学遥感与测绘学院南京210044

多光谱LiDAR系统可同时提供目标地物的三维空间和光谱的信息,为地物识别、土地覆盖分类以及场景理解提供了便利。针对目前大规模多光谱LiDAR点云几何信息挖掘不充分与数据处理效率低问题,本文提出一种利用局部点云几何信息增强特征的端... 详细信息

多光谱LiDAR系统可同时提供目标地物的三维空间和光谱的信息,为地物识别、土地覆盖分类以及场景理解提供了便利。针对目前大规模多光谱LiDAR点云几何信息挖掘不充分与数据处理效率低问题,本文提出一种利用局部点云几何信息增强特征的端到端连续核点卷积网络—特征增强核点卷积网络的机载多光谱LiDAR点云分类方法。该网络是一个编解码结构,网络结构中结合随机采样与最远点采样快速处理大规模多光谱LiDAR点云,保证采样效率的同时减少随机采样导致的关键几何结构信息缺失。为提高多光谱LiDAR点云数据语义信息表达,设计了基于连续可变卷积的增强卷积模块,在聚合局部特征的同时,利用邻近点与中心点的位置关系增强赋予核点的局部特征;最后结合加权标签平滑损失与Lovasz-Softmax损失进一步提升多光谱LiDAR点云分类性能。通过对加拿大Optech公司的Titan多光谱LiDAR点云数据集的实验表明,本文所提出的特征增强核点卷积网络的综合精度、macro-F1指数和mIoU值分别为96.80%、88.51%和83.42%,相较于同类型网络在多光谱LiDAR点云分类性能上具有一定优越性;使用格网采样与KD-Tree结合更好地保留原始点云的几何特征;在单批次65536个点情况下,点云采样时间较同类多光谱LiDAR点云分类网络减少28261.79 ms,实现快速处理海量点云。实验结果证明了特征增强核点卷积网络在多光谱LiDAR点云分类任务上的潜力。

关键词：多光谱LiDAR 卷积神经网络核点卷积点云分类特征增强损失函数点云采样

多尺度局部特征增强Transformer道路裂缝检测模型

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中国图象图形学报 2023年第4期28卷 1019-1028页

作者：许正森雷相达管海燕南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044

目的道路裂缝是路面病害的早期征兆。定期监测路面状况、及时准确地发现路面裂缝对于交通养护机构降低成本、保证路面结构的可靠性和耐久性以及提高驾驶安全性、舒适性有重要意义。目前基于卷积神经网络的深度学习模型在长距离依赖建模... 详细信息

目的道路裂缝是路面病害的早期征兆。定期监测路面状况、及时准确地发现路面裂缝对于交通养护机构降低成本、保证路面结构的可靠性和耐久性以及提高驾驶安全性、舒适性有重要意义。目前基于卷积神经网络的深度学习模型在长距离依赖建模方面存在不足,模型精度难以满足真实路面环境下的裂缝检测任务。一些模型通过引入空间/通道注意力机制进行长距离依赖建模,但是会导致计算量和计算复杂程度增加,无法实现实时检测。鉴于此,本文提出一种基于Transformer编码—解码结构的深度神经网络道路裂缝检测模型CTNet(crack transformer network)。方法该模型主要由Transformer注意力模块、多尺度局部特征增强模块、上采样模块和跨越连接4部分构成。采用Transformer注意力机制能更有效提取全局和长距离依赖关系,克服传统卷积神经网络表征输入信息的短距离相关缺陷。同时,为适应裂缝尺寸变化多样性,将Transformer与多尺度局部特征增强模块相结合,从而有效整合不同尺度局部信息,克服Transformer局部特征建模不足。结果通过与DeepCrack模型在不同裂缝检测数据集中的比较表明,本文提出的多尺度局部特征增强Transformer网络能快速、准确地分割路面裂缝,且效率更优。定量研究结果表明,CTNet在更有挑战性的CrackLS315数据集中的精度、召回率和F1值达到91.38%、80.38%和85.53%,明显优于对比方法。在CrackWH100数据集中,精度、召回率和F1值进一步提升,分别达到92.70%、90.52%和91.60%。此外,CTNet的训练速率提升至DeepCrack模型的6.78倍。结论CTNet可以实现强噪声背景下的道路裂缝检测,检测效果优于目前最优方法,且参数量小,易于训练和部署。

关键词：道路工程道路裂缝检测深度学习语义分割自注意力 Transformer

高分辨率遥感影像建筑物提取的注意力胶囊网络算法

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遥感学报 2022年第8期26卷 1636-1649页

作者：许正森管海燕彭代锋于永涛雷相达赵好好南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 淮阴工学院计算机与软件学院淮安223003

高分辨率遥感影像建筑物自动提取在防灾减灾、灾害估损、城市规划和地形图制作等方面具有重要意义。但是,目前常用的传统卷积神经网络模型存在异变性强而同变性弱缺陷。针对该问题,本文提出一种基于通道和空间双注意力胶囊编码—解码网... 详细信息

高分辨率遥感影像建筑物自动提取在防灾减灾、灾害估损、城市规划和地形图制作等方面具有重要意义。但是,目前常用的传统卷积神经网络模型存在异变性强而同变性弱缺陷。针对该问题,本文提出一种基于通道和空间双注意力胶囊编码—解码网络DA-CapsNet(dual-attention capsule encoder-decoder network)的建筑物提取通用模型。该模型通过胶囊卷积和空间—通道双注意力模块增强高分辨率遥感影像中建筑物高阶特征表达能力,实现建筑物遮挡部分以及对非建筑不透水层的准确提取与区分。模型首先利用胶囊编码—解码结构提取并融合多尺度建筑物胶囊特征,获得高质量建筑物特征表达。之后,设计通道和空间注意力特征模块进一步增强建筑物上下文语义信息,提高模型性能。本文选取3种高分辨率建筑物数据集进行试验,最终的平均精度、召回率和F1-score分别为92.15%、92.07%和92.18%。结果表明,本文提出的DA-CapsNet能有效克服高分辨率遥感影像中的空间异质性、同物异谱、异物同谱以及阴影遮挡等影响,实现复杂环境下的高精度建筑物自动提取。

关键词：建筑物提取深度学习通道注意力空间注意力编码器—解码器胶囊网络

整合迁移学习与全卷积网络的小样本机载激光雷达点云分类

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中国激光 2021年第16期48卷 132-143页

作者：雷相达王宏涛赵宗泽河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000

针对基于深度学习的机载激光雷达(LiDAR)点云分类方法训练时间长、对样本数据需求量较大等问题,提出了一种整合迁移学习与全卷积神经网络(FCN)的小样本机载LiDAR点云分类方法。首先,对机载LiDAR点云的光谱信息进行补充,并提取点云数据... 详细信息

针对基于深度学习的机载激光雷达(LiDAR)点云分类方法训练时间长、对样本数据需求量较大等问题,提出了一种整合迁移学习与全卷积神经网络(FCN)的小样本机载LiDAR点云分类方法。首先,对机载LiDAR点云的光谱信息进行补充,并提取点云数据的归一化高程、强度值和植被指数特征构建三通道点云特征图。然后,通过设置不同的邻域大小和投影方向,生成多尺度和多投影特征图,并采用密集连接网络DenseNet201预训练模型提取多尺度、多投影深度特征。最后,通过池化操作提取深度特征中的全局特征,用FCN进行初步分类后基于图割优化策略实现机载LiDAR点云的高精度分类。在标准测试数据集上的实验结果表明,在训练样本数量约占数据集1.4%的情况下,本方法的总体分类精度可达到89.91%。

关键词：遥感机载激光雷达点云光谱数据迁移学习小样本图割优化

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基于迁移学习的小样本机载激光雷达点云分类

中国激光 2021年

作者：雷相达王宏涛赵宗泽河南理工大学测绘与国土信息工程学院

已有基于深度学习的机载激光雷达点云分类方法，存在训练时间长、对样本数据需求量较大等问题，无法广泛应用于不同情况下的复杂场景。针对这个问题，本文提出了一种基于迁移学习的小样本机载激光雷达点云分类方法。该方法首先对机载激... 详细信息

已有基于深度学习的机载激光雷达点云分类方法，存在训练时间长、对样本数据需求量较大等问题，无法广泛应用于不同情况下的复杂场景。针对这个问题，本文提出了一种基于迁移学习的小样本机载激光雷达点云分类方法。该方法首先对机载激光雷达点云进行光谱信息的补充，然后提取点云数据的归一化高程、强度值和植被指数特征构建三通道点云特征图；其次，通过设置不同的邻域大小和投影方向，生成多尺度和多投影特征图，并基于迁移学习方法进行多尺度多投影的深层特征提取。最后，将上述提取的深层次特征利用池化操作提取全局特征，并采用卷积神经元网络进行初步分类，然后利用图割全局优化策略实现机载激光雷达点云的高精度分类。采用国际摄影测量与遥感协会提供的标准测试数据集对本文所提方法进行验证。结果表明，与该协会网站上已公布的分类结果以及同样采用迁移学习方法的分类结果相比，本文方法在仅使用训练集中约0.6%的数据作为训练样本的情况下，总体分类精度可以达到94.9%，分类精度最高。

关键词：机载激光雷达点云光谱数据迁移学习小样本图割优化

融合光谱信息的机载LiDAR点云三维深度学习分类方法

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激光与光电子学进展 2020年第12期57卷 340-347页

作者：王宏涛雷相达赵宗泽河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000

针对传统二维深度学习方法无法实现三维点云分类问题,提出一种融合光谱信息的机载LiDAR点云三维深度学习分类方法.该方法首先融合机载LiDAR点云和多光谱航空影像进行点云光谱信息扩充,进而在点云格网化和数据增强处理的基础上,采用多层... 详细信息

针对传统二维深度学习方法无法实现三维点云分类问题,提出一种融合光谱信息的机载LiDAR点云三维深度学习分类方法.该方法首先融合机载LiDAR点云和多光谱航空影像进行点云光谱信息扩充,进而在点云格网化和数据增强处理的基础上,采用多层感知机提取出不同尺度下的点特征和全局特征,最后基于三维深度学习算法实现机载LiDAR点云的准确分类.利用国际摄影测量与遥感协会提供的数据集进行所提方法验证,结果表明,融合光谱信息后,机载LiDAR点云分类精度提高了13.39个百分点;与已有方法的对比结果也进一步表明,所提方法可以在减少特征向量提取的情况下,取得较好的分类结果.

关键词：遥感机载LiDAR 多光谱影像数据融合 PointNet 点云分类

交易所问询函对企业数据合规的影响——以华大基因为例

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财会月刊 2024年第11期45卷 102-108页

作者：雷丁华丁澄薛丽达南京审计大学会计学院南京211815

问询函制度对企业数据合规起到了重要的监管作用。通过分析深交所问询的内容、严厉程度与问询函发布后社会各方的反应,结合相关法律法规规定的数据合规义务,分析问询函对企业数据合规的影响机制。研究发现:交易所问询函通过引起投资者... 详细信息

问询函制度对企业数据合规起到了重要的监管作用。通过分析深交所问询的内容、严厉程度与问询函发布后社会各方的反应,结合相关法律法规规定的数据合规义务,分析问询函对企业数据合规的影响机制。研究发现:交易所问询函通过引起投资者投资意愿的变化、社会舆论压力的加强以及运用自身内容特点和监管措施,从声誉效应和威慑效应两个方面影响企业数据合规治理,增强企业数据合规性。研究结论为问询函治理数据合规提供了案例证据支持,对完善数据合规治理具有一定的政策意义。

关键词：交易所问询函数据合规声誉效应威慑效应

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