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摘要
为了解决面向复杂地形区域的断裂带提取问题，本文提出了一种基于三维卷积神经网络结合PointSIFT的断裂带提取方法。该方法首先通过PointSIFT模块对原始点云数据的空间方位信息进行编码，以实现对点云特征的聚合，从而得到带有不同尺度特征的重构点云数据。其次，本文以构建的三维卷积模块为核心搭建了三维卷积神经网络模型，以此对重构的点云数据进行深层次特征提取。然后将所提取的点云特征输入到全连接层以完成点云类别的判断，从而解决断裂带提取问题。最后，将本文所提方法与张量分解方法、Deep neural networks (DNN)方法在两套数据集上进行了对比实验，结果表明本文所提出的断裂带提取方法能够获得更低的分类误差，从而证实了该方法在点云断裂带提取方面的优越性。
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