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摘要
针对现有三维点云数据分割分类方法存在分类目标内部不一致的问题，提出一种超体素随机森林与长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）联合优化的室内点云高精度分类方法。该方法根据超体素结构具备内部特征一致性的特点，对原始点云进行超体素划分，并以超体素为基本单元进行多元特征计算，搭建室内点云超体素随机森林分类模型，实现点云数据的粗分类。在此基础上，引入LSTM对粗分类的超体素邻域连接关系进行神经网络模型训练与预测，实现超体素粗分类结果的优化。基于开放数据集对所提分类方法进行有效性和精度验证，结果显示，该方法在公开数据集中对13类要素的分类精度可达到83.2%；与经典的深度学习框架相比，该方法在小样本训练时可以达到更优的分类精度。
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