【摘 要】
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针对当前多源数据融合点云分类算法的激光雷达点云数据分类精度较低,分类时间较长的问题,提出网络化激光雷达的多源数据融合点云分类算法.利用加权航迹关联法,计算各激光雷达目标航迹号,并打散已关联航迹,通过泰勒级数将非线性问题转化成近似线性问题,求解线性状态,融合多源数据.使用主成分分析法,求解点云法线与曲率,分割段协方差矩阵,提取多源数据点云分割段特征,计算分割段归一化高程、高程差、高程方程和平均高程,过滤点云分类处理.采用 自助抽样方法,抽取训练样本,构成随机森林,通过输入测试样本,得到点云测试样本分类结果.
【机 构】
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湖北理工学院计算机学院,湖北黄石 435600
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针对当前多源数据融合点云分类算法的激光雷达点云数据分类精度较低,分类时间较长的问题,提出网络化激光雷达的多源数据融合点云分类算法.利用加权航迹关联法,计算各激光雷达目标航迹号,并打散已关联航迹,通过泰勒级数将非线性问题转化成近似线性问题,求解线性状态,融合多源数据.使用主成分分析法,求解点云法线与曲率,分割段协方差矩阵,提取多源数据点云分割段特征,计算分割段归一化高程、高程差、高程方程和平均高程,过滤点云分类处理.采用 自助抽样方法,抽取训练样本,构成随机森林,通过输入测试样本,得到点云测试样本分类结果.实验结果表明,所提方法的激光雷达点云数据分类精度较高,能够有效缩短分类时间.
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