支持向量机的车载雷达点云目标识别

• 作者: 李海亭 李艳红 汪汇兵 王厚之
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 车载LiDAR点云 特征提取 目标识别 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 地理国情监测
• 页码范围: 45-49
• 分类号: P237.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.05.010

摘要

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载Li-DAR点云进行行道树点云识别的一系列实验.实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度.实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度.

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	汪汇兵		15	137	5.0	11.0
3	李海亭		13	113	5.0	10.0
4	王厚之		5	83	5.0	5.0