自述文件 一般的 一组程序，用于将存储为 *.LAS 文件的 LiDAR 数据处理为新的 *.LAS 文件，用于数字高程模型、数字表面模型和数字冠层高度模型制作。 目前，步骤包括1）创建与从使用* .LAS文件点数据的数据库sqlite3的createDB.py命令和2）上运行的任一个或地面分类器和冠面分类器既与classify.py命令。 shell 脚本driver.sh可用于运行这两个步骤。 地面点分类 数据使用 10 mx 10 m 内核处理。 10 mx 10 m 内核中最低的最后返回点被归类为种子地面点。 如果剩余点距种子地面点的水平面 < 5.5 度且高度 < 1.5 m，则它们被归类为地面点。 只有地面分类的点被写入一个名为ground.las 的文件中。 树冠点分类 数据使用 1 mx 1 m 内核处理。 1 mx 1 m 内核中最高的第一个返回点被归类为冠层点的顶部。

LAS-Pytorch 这是我的（LAS）谷歌ASR深度学习模型的pytorch实现。 我同时使用了mozilla 数据集和数据集。 借助torchaudio，在加载文件的同时即可快速完成功能转换。 结果 由于我的GPU没有足够的内存，因此这是采用相当小的体系结构进行的4个训练周期的LER（信笺错误率）和损失度量。 侦听器具有128个神经元和2层，而Speller具有256个神经元和2层。 我们可以看到模型如何从我们提供给它的数据中学习，但是它仍然需要更多的训练和适当的架构。 字母错误率 失利 如果我们尝试预测音频样本，则结果如下所示： true_y ：['A'，'N'，'D'，'，'S'，'T'，'I'，'L'，'L'，'，'N'，'O'，' '，'A'，'T'，'T'，'E'，'M'，'P'，'T'，'，'B'，'Y'，''，'T'，'H '，'E'，''，'P'，'O']

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