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本发明涉及深度学习技术领域，特别涉及一种车载激光点云目标分类方法和系统。所述一种车载激光点云目标分类方法，包括如下步骤：对车载激光点云数据进行预处理，生成待分类目标点云；构建基本训练样本库；生成输入特征向量；构建深度信念网络；对深度信念网络进行训练；生成待分类目标点云的特征向量，并使用特征向量作为训练后的深度信念网络的输入特征，完成车载激光点云数据目标分类。利用深度信念网络实现车载激光点云数据的自动识别分类，有效地提目标点云识别分类的自动化程度，并且具有更强的稳健性，能够应用于场景更加复杂的车载激光点云数据。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201611187597.0
Filing Date： 2016/12/20
Publication Date： 2018/2/23
Pub. No.： CN106650809B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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