Подробное описание документа

Чжан Ч., Канев А. И., Терехов В. И.
   Обучение признакам кривых для классификации пород деревьев / Чжан Ч., Канев А. И., Терехов В. И. // Наука, технологии и бизнес : материалы 6-ой Межвузовской конференции аспирантов, соискателей и молодых учёных, Москва, 16-18 апреля 2024 года / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - М., 2024. - С. 524-530.

В современных исследованиях лесов широко применяется дистанционное зондирование, особенно с использованием технологии LiDAR (Light Detection and Ranging), которая позволяет получать детальные 3D-облака точек сканируемых территорий, улучшая идентификацию объектов. С развитием классификации 3D-объектов появились новые возможности для применения глубокого обучения в задаче идентификации видов лесных деревьев, что является важным для управления лесными ресурсами. В данном исследовании мы предлагаем модель TreeCurveNet, основанную на CurveNet, которая оптимально подходит для классификации видов деревьев. TreeCurveNet использует детерминированный алгоритм для генерации кривых. Результаты наших экспериментов показывают, что модель TreeCurveNet достигает наивысшей точности — 88,4 %, по сравнению с другими моделями, такими как PointNet, PointNet++ и CurveNet.
Ключевые слова: классификация пород деревьев, облако точек, лидар, глубокое обучение