多模态数据融合的细粒度城市树种分类方法及装置

本发明涉及计算机视觉和激光扫描技术领域，特别涉及一种多模态数据融合的细粒度城市树种分类方法及装置，其中，方法包括：采集目标街道的行道树原始点云和街景影像；对行道树原始点云进行树种信息识别，以构建点云树种分类数据集；根据点云树种分类数据集对街景影像进行影像裁剪，以构建影像树种数据集；利用点云树种分类数据集和影像树种数据集对预先构建的深度学习神经网络进行训练，直至满足预设要求，得到最终树种分类模型；利用最终树种分类模型对待分类城市行道树进行树种分类，以得到待分类城市行道树的树木信息。由此，解决了现有基于深度学习的图像分类方法对自动识别行道树树种的精度较低等问题。