基于车载LiDAR点云的杆状地物分类研究
  • 【DOI】

    10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2019.06.011

  • 【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... 展开>>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. 收起<<

  • 【作者】

    董亚涵  李永强  李鹏鹏  范辉龙 

  • 【作者单位】

    河南理工大学 测绘与国土信息工程学院

  • 【刊期】

    测绘工程 ISTIC 2019年6期

  • 【关键词】

    车载LiDAR  点云  SVM  杆状地物 

  • 【基金项目】

    河南省基础与前沿技术研究 测绘地理信息公益性行业科研专项经费项目