【摘 要】
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针对机载激光雷达扫描与测距系统(LiDAR)应用于复杂地物分类场景时难以兼顾高精度和实时性的局限,提出一种基于尖τ型信任分配函数的LiDAR数据快速地物分类方法。首先,在基本DS证据理论的基础上引入模糊集理论,根据不同地物特性构建尖τ型信任分配函数以及模糊类别,对不同特征数据进行信任分配和融合决策;其次,利用圆形区域均值滤波对源数据噪声和分类过程中引入的噪声进行处理;最后,采用两组不同LiDAR数据集对该方法进行实验。实验结果表明,该方法分类精度达到88.50%以上,运行时间小于0.28s。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61972363),山西省重点研发计划(国际科技合作)项目(No.201903D421043),山西省研究生教育创新项目(No.2020SY365),中北大学研究生科技基金资助项目(No.20201728)资助。
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针对机载激光雷达扫描与测距系统(LiDAR)应用于复杂地物分类场景时难以兼顾高精度和实时性的局限,提出一种基于尖τ型信任分配函数的LiDAR数据快速地物分类方法。首先,在基本DS证据理论的基础上引入模糊集理论,根据不同地物特性构建尖τ型信任分配函数以及模糊类别,对不同特征数据进行信任分配和融合决策;其次,利用圆形区域均值滤波对源数据噪声和分类过程中引入的噪声进行处理;最后,采用两组不同LiDAR数据集对该方法进行实验。实验结果表明,该方法分类精度达到88.50%以上,运行时间小于0.28s。
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