论文摘要
杆状地物作为常见的公共设施,对其进行自动化精确分类是一项重要工作。文中提出基于车载LiDAR点云的杆状地物自动分类方法:首先,根据杆状地物形态特点,对其进行顶部与杆部分离;再根据杆状地物点云特征提取9种特征向量,构建特征矩阵;然后采用SVM算法,对样本集特征矩阵进行训练并构建分类模型;最后,通过构建的分类模型对测试集进行分类,并与通过先验知识设置阈值的分类算法进行对比实验,实验表明,该算法无需进行多次阈值设定即可对杆状地物进行分类,并且分类精度可达94.7%,证明该算法的正确性与优越性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 董亚涵,李永强,李鹏鹏,范辉龙
关键词: 车载,点云,杆状地物
来源: 测绘工程 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 河南理工大学测绘与国土信息工程学院
基金: 河南省基础与前沿技术研究(162300410184),测绘地理信息公益性行业科研专项经费项目(201412020)
分类号: P237
DOI: 10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2019.06.011
页码: 58-63
总页数: 6
文件大小: 281K
下载量: 179
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