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华中师范大学学报(自然科学版)期刊
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机器学习在车载激光点云分类中的应用研究
机器学习在车载激光点云分类中的应用研究
作者:
庞小平
李海亭
李艳红
肖建华
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
车载激光点云
机器学习
支持向量机
人工神经网络
点云分类
摘要:
点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等1 7个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.
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分类
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图像语义分割辅助的车载激光点云道路提取方法
道路提取
语义分割
深度学习
融合配准
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
机器学习在车载激光点云分类中的应用研究
来源期刊
华中师范大学学报(自然科学版)
学科
地球科学
关键词
车载激光点云
机器学习
支持向量机
人工神经网络
点云分类
年,卷(期)
2015,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
460-464
页数
5页
分类号
P22|TP18
字数
2950字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李艳红
武汉大学资源与环境科学学院
26
168
7.0
11.0
2
庞小平
武汉大学资源与环境科学学院
58
248
8.0
13.0
3
肖建华
27
213
6.0
14.0
5
李海亭
13
113
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二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
车载激光点云
机器学习
支持向量机
人工神经网络
点云分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中师范大学学报(自然科学版)
主办单位:
华中师范大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-1190
CN:
42-1178/N
开本:
大16开
出版地:
武汉市武昌桂子山
邮发代号:
38-39
创刊时间:
1955
语种:
chi
出版文献量(篇)
3391
总下载数(次)
5
总被引数(次)
18993
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华中师范大学学报(自然科学版)1999
华中师范大学学报(自然科学版)1998
华中师范大学学报(自然科学版)2015年第6期
华中师范大学学报(自然科学版)2015年第5期
华中师范大学学报(自然科学版)2015年第4期
华中师范大学学报(自然科学版)2015年第3期
华中师范大学学报(自然科学版)2015年第2期
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