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激光雷达点云局部数据隐藏特征非线性激励技术
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作者 官节福 万川梅 刘逸琛 《激光杂志》 北大核心 2025年第4期246-251,共6页
激光雷达点云数据中往往隐藏着复杂的非线性关系,这些关系可能涉及到目标形状、表面纹理、空间布局等多个方面。为了准确地捕捉和描述这种复杂性,研究一种激光雷达点云局部数据隐藏特征非线性激励技术。利用超体聚类算法分割激光点云局... 激光雷达点云数据中往往隐藏着复杂的非线性关系,这些关系可能涉及到目标形状、表面纹理、空间布局等多个方面。为了准确地捕捉和描述这种复杂性,研究一种激光雷达点云局部数据隐藏特征非线性激励技术。利用超体聚类算法分割激光点云局部数据,提取轮廓和纹理特征,全面地描述点云数据的局部特征,准确地提取出隐藏特征。在此基础上,利用PReLU激励函数和Softplus函数构建出混合非线性激励函数,通过此函数实现激光雷达点云局部数据隐藏特征的非线性激励。结果表明:非线性激励技术应用后的图像与原始标准图像的GMSD值小于0.5,表明非线性激励技术可以有效地保留图像的结构信息,提高特征信息量。 展开更多
关键词 激光雷达 局部数据 隐藏特征 非线性激励
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基于信息向量机的机载激光雷达点云数据分类 被引量:36
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作者 刘志青 李鹏程 +2 位作者 陈小卫 张保明 郭海涛 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期210-219,共10页
针对支持向量机应用于机载激光雷达(LiDAR)点云数据分类时存在的模型稀疏性弱、预测结果缺乏概率意义、训练时间长等缺点,提出一种基于信息向量机的LiDAR点云数据分类算法。该算法采取假定密度滤波算法进行近似逼近,将分类问题转化为回... 针对支持向量机应用于机载激光雷达(LiDAR)点云数据分类时存在的模型稀疏性弱、预测结果缺乏概率意义、训练时间长等缺点,提出一种基于信息向量机的LiDAR点云数据分类算法。该算法采取假定密度滤波算法进行近似逼近,将分类问题转化为回归问题;以最大后验微分熵为依据,选择LiDAR点云数据活动子集信息向量实现模型稀疏化;最后,通过边缘似然最大化进行核函数自适应获取,选择一对余分类方法实现了点云数据多类分类。利用Niagara地区和非洲某地区点云数据进行了对比实验。结果表明:与支持向量机方法相比,基于信息向量机分类方法的分类精度分别提高到94.20%和90.78%,基向量数量分别减少到50个和90个,训练时间分别降低到5.86s和8.03s。实验结果验证了基于信息向量机的点云数据分类算法具有训练速度快、模型稀疏性强、分类精度高等优点。 展开更多
关键词 激光雷达测距(LiDAR) 数据分类 高斯过程 信息向量机
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基于高程跳变的机载激光雷达点云数据滤波方法
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作者 梁玉琪 秦小平 宋军平 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第10期192-197,共6页
针对数字高程模型中相邻像元间高程值容易出现与周围地形特征不连续的突变现象,影响其数据滤波效果的问题,本次研究提出了一种基于高程跳变的机载激光雷达点云数据滤波方法,其将周围地形特征为机载激光雷达点云数据滤波的重要依据,对相... 针对数字高程模型中相邻像元间高程值容易出现与周围地形特征不连续的突变现象,影响其数据滤波效果的问题,本次研究提出了一种基于高程跳变的机载激光雷达点云数据滤波方法,其将周围地形特征为机载激光雷达点云数据滤波的重要依据,对相邻像元间的高程数据进行处理,实现数据滤波。该方法先深入剖析了机载激光雷达点云的数据特征与各类地物的独特属性,为每一点云精准赋予相应的二进制信号,并将其引入BP神经网络,实现对机载激光雷达点云的精细分类。然后,依据点云分类的结果,结合不规则三角网的拓扑邻接关系,考虑高程因素与空间角度设定动态阈值,实现任意高程范围内地物数据的滤波处理。最后,引入了虚拟格网技术,对全部点云数据进行处理,结合局部自适应阈值方法,针对剩余的非地面点数据进行滤波。实验研究表明,所提方法具有比较强的适应性,可获取较好的机载激光雷达点云数据滤波效果,具有更大的应用价值。 展开更多
关键词 高程跳变 机载激光雷达 数据 滤波
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基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建研究
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作者 刘龙 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第5期159-163,共5页
通过搭建虚拟室内场景实现室内视景重构,提出基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建技术,采用三维光学面扫描设备采集激光雷达点云数据,采用融合卡尔曼滤波方法实现对虚拟室内场景激光雷达点云数据滤波处理,减少点云数据干扰,提取虚... 通过搭建虚拟室内场景实现室内视景重构,提出基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建技术,采用三维光学面扫描设备采集激光雷达点云数据,采用融合卡尔曼滤波方法实现对虚拟室内场景激光雷达点云数据滤波处理,减少点云数据干扰,提取虚拟室内场景的空间分布域特征量,获取虚拟室内场景中被测量物体的全局标志点,通过逆向设计和三维边界轮廓特征点重构的方法实现对虚拟室内场景散乱点云重组和稀疏性特征点拟合,在拟合曲面采用纹理渲染方法实现对虚拟室内场景重构。仿真结果表明,采用该方法进行虚拟室内场景搭建的激光雷达点云数据重建能力较好,保留原始点云的特征信息较为饱满,能满足较好地重建几何精度场合,重建精度达到了0.98,并且重建时间仅为4.5 h。 展开更多
关键词 激光雷达 数据 虚拟 室内场景 搭建
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基于大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模研究 被引量:5
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作者 姚娟 周远舟 《激光杂志》 北大核心 2019年第12期155-158,共4页
针对传统机载激光雷达点云数据分类建模方法存在的占用内存较大、运行时间较长等问题,提出一种大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模方法。首先对当前机载激光雷达点云分类与建模方研究现状进行分析,指出各种机载激光雷达点云分类与... 针对传统机载激光雷达点云数据分类建模方法存在的占用内存较大、运行时间较长等问题,提出一种大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模方法。首先对当前机载激光雷达点云分类与建模方研究现状进行分析,指出各种机载激光雷达点云分类与建模方法的不足,然后引入大数据技术中的贝叶斯估计算法和包围盒法对机载激光雷达点云进行分类与建模,最后进行了机载激光雷达点云分类与建模的仿真测试,结果表明,方法提高了机载激光雷达点云分类精度,减少了机载激光雷达点云分类时间。 展开更多
关键词 机载激光雷达 点机载激光雷达点云数据分类 建模技术 贝叶斯估计 包围盒法集
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轻小型机载激光雷达点云处理关键技术 被引量:3
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作者 黄江雄 曹骞 +1 位作者 胡向 陈小军 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第5期115-120,共6页
针对轻小型机载激光雷达点云数据的高程精度难以满足1∶500大比例尺地形图生产要求的问题,本文采用一种新的层次结构多模型组合滤波方法,进行分类提取地面点。系统性地介绍了机载激光雷达的测量原理、点云数据采集和处理方法,并根据轻... 针对轻小型机载激光雷达点云数据的高程精度难以满足1∶500大比例尺地形图生产要求的问题,本文采用一种新的层次结构多模型组合滤波方法,进行分类提取地面点。系统性地介绍了机载激光雷达的测量原理、点云数据采集和处理方法,并根据轻小型激光雷达点云数据厚度大、植被密集区域地面点稀少等特征,重点研究了地面点分类提取方法,将多个滤波模型重新组合,能够有效提高分类后地面点的高程精度。对地面点进行重采样后提取高程点用于绘制地形图等高线,该方法兼顾了等高线的精度和美观度。 展开更多
关键词 激光雷达 分类 组合滤波 地形图生产
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姿态角扰动对机载激光雷达点云数据的影响 被引量:11
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作者 王建军 徐立军 +1 位作者 李小路 田祥瑞 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1810-1817,共8页
为研究机载平台的姿态角扰动对激光雷达点云扫描区域和密度分布,以及对由激光点云重建的三维表面模型的精度影响,首先从理论上阐明了姿态角扰动对激光点云扫描区域、密度分布及重建三维表面模型精度的影响机理;其次通过数值仿真,详细分... 为研究机载平台的姿态角扰动对激光雷达点云扫描区域和密度分布,以及对由激光点云重建的三维表面模型的精度影响,首先从理论上阐明了姿态角扰动对激光点云扫描区域、密度分布及重建三维表面模型精度的影响机理;其次通过数值仿真,详细分析了姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响规律;最后通过半实物仿真实验,模拟了真实机载激光雷达扫描过程,验证了机载平台的姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响,并定量评价了姿态角扰动造成的数字表面模型(DSM)的精度变化。仿真和实验结果表明,机载平台姿态角扰动造成激光点云扫描区域偏移和局部区域点云密度降低,前者导致被扫描目标地形的部分区域漏扫;后者导致由激光点云重建的DSM失真增大。因此,姿态角扰动对机载激光雷达点云的扫描区域和密度分布,及对DSM的重建精度有显著的影响,应采取有效措施对姿态角扰动进行实时抑制或补偿。 展开更多
关键词 机载激光雷达 误差分析 数字表面模型 姿态角扰动 仿真
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基于机载激光雷达点云数据的河网提取方法研究 被引量:5
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作者 王翠平 王豪伟 +1 位作者 刘明 董仁才 《中国水土保持》 北大核心 2011年第10期53-55,66,共3页
在介绍机载激光雷达数据的具体处理流程、分析机载激光雷达数据特征的基础上,结合高程数据和影像数据总结出了基于点云数据的大范围复杂流域的提取方案,同时设计了提取流程并应用该流程对实验数据进行了河网提取。将采用本研究方案提取... 在介绍机载激光雷达数据的具体处理流程、分析机载激光雷达数据特征的基础上,结合高程数据和影像数据总结出了基于点云数据的大范围复杂流域的提取方案,同时设计了提取流程并应用该流程对实验数据进行了河网提取。将采用本研究方案提取的河网结果与全手工处理所得的结果进行对比分析后发现,本研究提出的基于机载激光雷达点云数据的河网提取精度误差为3.8%,符合实际生产要求。基于机载激光雷达技术提取河网不仅信息丰富而且提取精度和效率显著提高,同时它作为一种全新数据采集技术,为数字流域三维可视化提供了新的技术支撑。 展开更多
关键词 机载激光雷达 数据 河网提取 数字流域
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激光三维点云在岩性语义分割中的应用综述 被引量:1
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作者 邵燕林 刘浪 +4 位作者 曾齐红 胡忠贵 魏薇 邓帆 王庆 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第4期1313-1324,共12页
激光三维扫描技术可快速获取扫描目标表面的点云数据,包括用于描述目标几何特征的空间点坐标和刻画目标材质反射率信息的激光反射强度。将激光三维点云的自动语义分割技术应用于地质勘探研究中,能为区域地质特征描绘奠定基础。为了展示... 激光三维扫描技术可快速获取扫描目标表面的点云数据,包括用于描述目标几何特征的空间点坐标和刻画目标材质反射率信息的激光反射强度。将激光三维点云的自动语义分割技术应用于地质勘探研究中,能为区域地质特征描绘奠定基础。为了展示激光三维扫描技术在地质场景大规模语义分割领域的最新进展,首先对摄影测量和激光雷达两种三维点云获取方式进行了比较,得到激光雷达在精度、泛用性、不易受光照条件影响等方面具有优势。通过阐述岩性语义分割的原理,将近年来基于几何特征或强度特征的岩性点云分割方法进行了全面的归纳和总结;介绍了常用大规模点云数据集和评价指标,并比较不同算法分割性能;最后总结了现有方法的局限性,并指出岩性语义分割任务未来研究方向进行展望。 展开更多
关键词 三维激光雷达 数字模型 语义分割 岩性分类
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全波形激光雷达数据在点云分类中的应用研究 被引量:6
10
作者 王金虎 李传荣 周梅 《遥感信息》 CSCD 2013年第5期21-27,共7页
全波形激光雷达(Full-Waveform LiDAR)对发射脉冲和后向散射脉冲都进行小间隔采样,几乎能记录整个波形。利用小光斑全波形激光雷达数据,基于激光雷达的能量方程并结合平面目标和立体目标与激光脉冲的作用机理,研究了以广义高斯函数为核... 全波形激光雷达(Full-Waveform LiDAR)对发射脉冲和后向散射脉冲都进行小间隔采样,几乎能记录整个波形。利用小光斑全波形激光雷达数据,基于激光雷达的能量方程并结合平面目标和立体目标与激光脉冲的作用机理,研究了以广义高斯函数为核函数的组分建模和波形分解方法,提出了一套对不同目标的后向散射回波波形进行波形去噪平滑、组分建模、波形分解和组分特征提取,并结合波形分解提取的组分距离、振幅、回波宽度和后向散射截面4个组分特征应用于实测点云数据分类的流程。实验结果验证了本文方法的可行性和有效性,为后续的点云目标识别提取以及目标量测提供支持。 展开更多
关键词 全波形激光雷达 波形分解 组分建模 组分特征提取 分类
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地面激光雷达扫描参数与点云简化对林木参数提取的影响 被引量:2
11
作者 向兴龙 孙华 +3 位作者 唐杰 潘政尚 周榕 宋柯馨 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期35-45,共11页
【目的】林木参数是森林蓄积量、森林生物量估算的基础指标,传统的人工调查方式费时费力,已难以适应新形势下数字化森林资源监测技术的要求。地面激光雷达扫描技术能够获取小尺度高分辨率的林分内部结构信息,为林分环境条件下林木胸径... 【目的】林木参数是森林蓄积量、森林生物量估算的基础指标,传统的人工调查方式费时费力,已难以适应新形势下数字化森林资源监测技术的要求。地面激光雷达扫描技术能够获取小尺度高分辨率的林分内部结构信息,为林分环境条件下林木胸径、树高提取提供一种新的思路。【方法】以芦头实验林场杉木林样地为研究对象,针对FARO Focus 3D X330三维激光扫描仪设计了7种不同的扫描组合方式对样地进行扫描,提出象限角点云简化思路进行参数提取和精度评价,探究不同扫描组合方式对林木胸径、树高参数提取精度与效率的影响。【结果】1)当扫描分辨率为1/2、质量为4X时,胸径参数提取精度最高;当扫描分辨率为1/4、质量为4X时,树高参数提取精度最高。2)在林木参数提取结果没有显著性差异的前提下,扫描分辨率为1/4、质量为4X的扫描参数工作效率最高。3)选取同时兼顾精度和效率的1/4扫描分辨率、质量4X的扫描结果,进行象限角点云简化,简化的点云能够准确地提取出林木胸径参数。【结论】研究结果对于具有相同或相似地理条件和树种的林地选择扫描参数和点云简化方式具有重要参考价值,可以提高内业工作效率,同时也为地面激光雷达野外样地调查提供方法和技术参考。 展开更多
关键词 地面激光雷达 林木参数 数据 扫描分辨率 象限角简化
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利用迁移学习的机载激光雷达点云分类 被引量:31
12
作者 赵传 张保明 +2 位作者 余东行 郭海涛 卢俊 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1601-1612,共12页
为解决现有机载激光雷达点云分类方法存在难以在获得较高精度的点云分类结果的同时降低分类过程所需时间等问题,提出了一种利用迁移学习的机载激光雷达点云分类方法。首先,计算点云的归一化高程、强度和法向量三个特征,通过设置不同邻... 为解决现有机载激光雷达点云分类方法存在难以在获得较高精度的点云分类结果的同时降低分类过程所需时间等问题,提出了一种利用迁移学习的机载激光雷达点云分类方法。首先,计算点云的归一化高程、强度和法向量三个特征,通过设置不同邻域大小,利用所提出的点云特征图生成策略生成多尺度点云特征图;然后,利用预训练的深度残差网络从每个点的多尺度点云特征图提取其多尺度深度特征;最后,为了实现快速地训练,构建仅包含两层全连接神经网络模型,再利用训练好的模型对点云进行分类。两组ISPRS提供的标准点云数据集的试验结果表明:提出的方法所需训练时间少,分类结果的整体精度为89.6%,较ISPRS官网上所报道的最佳点云方法分类精度高4.4%。分类结果可为机载激光雷达点云的后续处理与应用提供可靠的信息。 展开更多
关键词 迁移学习 特征图 分类 机载激光雷达
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利用神经网络的城区机载激光雷达点云分类算法 被引量:14
13
作者 释小松 程英蕾 赵中阳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期1256-1260,共5页
为了将神经网络应用于城区激光雷达点云数据分类,并针对大规模点云数据训练过程中计算量大、耗时长的问题,改进原有PointNet神经网络,加入了点云邻域特征的提取和分析,提出了一种新的点云分类算法。通过网格化聚类和重采样压缩原始点云... 为了将神经网络应用于城区激光雷达点云数据分类,并针对大规模点云数据训练过程中计算量大、耗时长的问题,改进原有PointNet神经网络,加入了点云邻域特征的提取和分析,提出了一种新的点云分类算法。通过网格化聚类和重采样压缩原始点云数据量,提取多尺度邻域点云数据,利用改进PointNet完成对城区点云数据的分类,并用不同地区数据验证该分类算法。结果表明该算法分类效果良好,分类精度较高;数据训练过程中的计算量减少;能够对城区机载激光雷达数据实现有效分类。 展开更多
关键词 神经网络 激光雷达 数据压缩 邻域特征提取 分类
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激光雷达电力巡线点云自动分类方法研究 被引量:16
14
作者 游安清 潘旭东 +1 位作者 赵平 潘文武 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1077-1083,共7页
针对机载激光雷达电力巡线的三维点云,设计一种全自动的电线、电塔和地面点云分类方法,为输电系统净空排查提供必需的前提。方法的核心是充分利用激光点云走向的全局统计特征,最大限度减少对局部特征的依赖,以免造成适用局限性。通过国... 针对机载激光雷达电力巡线的三维点云,设计一种全自动的电线、电塔和地面点云分类方法,为输电系统净空排查提供必需的前提。方法的核心是充分利用激光点云走向的全局统计特征,最大限度减少对局部特征的依赖,以免造成适用局限性。通过国家电网十几段电力巡线数据的应用测试,显示该方法的自动化程度和普适性都很好,大大减少了以往通过商业软件人工交互式分类的工作量,对同样的数据集和分类结果,处理时间由平均1 h缩短到一两秒钟,大大提高了作业效率和用户体验。 展开更多
关键词 激光雷达 三维 输电线 分类
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基于机载激光雷达点云的断裂线自动提取方法 被引量:9
15
作者 徐景中 万幼川 张圣望 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第5期1214-1216,共3页
基于机载激光雷达(LIDAR)点云生产高精度的数字高程模型(DTM)需要进行断裂线的存储与表达,在分析现有断裂线提取方法不足的基础上,提出一种从LIDAR点云自动提取断裂线的方法。该方法利用离散的点云构建三角网,建立点云之间的拓扑关系,... 基于机载激光雷达(LIDAR)点云生产高精度的数字高程模型(DTM)需要进行断裂线的存储与表达,在分析现有断裂线提取方法不足的基础上,提出一种从LIDAR点云自动提取断裂线的方法。该方法利用离散的点云构建三角网,建立点云之间的拓扑关系,根据三角网面片之间的法向差异提取候选断裂线点,采用"方向优先"追踪策略实现断裂线的追踪处理,并利用"线性迭代法"实现断裂线的光滑输出。实验结果表明,该方法可以快速从LIDAR点云中自动提取断裂线信息,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 机载激光雷达 数字地面模型 断裂线
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中值滤波在激光雷达点云数据预处理中的应用 被引量:9
16
作者 未永飞 杜正春 姚振强 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期213-216,共4页
为了研究3维激光雷达测量系统采集到的点云数据如何进行去噪处理,根据灰度图像中对灰度值进行滤波去噪的概念,采用改进的2维中值滤波方法对点云数据中的噪声点加以处理。基于激光雷达点云数据数据量庞大且存在噪声点特点,重点分析了改进... 为了研究3维激光雷达测量系统采集到的点云数据如何进行去噪处理,根据灰度图像中对灰度值进行滤波去噪的概念,采用改进的2维中值滤波方法对点云数据中的噪声点加以处理。基于激光雷达点云数据数据量庞大且存在噪声点特点,重点分析了改进2维中值滤波算法和点云数据信噪分离方法,并通过实验验证,得到了速度对比数据和滤波效果图。结果表明,利用改进后的2维中值滤波方法,速度明显得到改进,对激光雷达点云数据的滤波效果良好。 展开更多
关键词 图像处理 中值滤波 去噪 数据 激光雷达
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基于震后机载激光雷达点云的建筑物破坏特征分析 被引量:8
17
作者 黄树松 窦爱霞 +1 位作者 王晓青 袁小祥 《地震学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期467-476,509,共10页
本文利用2010年海地MW7.0地震震后获取的机载激光雷达(LiDAR)三维点云数据,通过人机交互的方式选取受损程度不同的典型建筑物点云数据,比较分析倒塌建筑物与完好建筑物点云数据的高度、坡度和法向量等分布特征,提出了用建筑物点云高度... 本文利用2010年海地MW7.0地震震后获取的机载激光雷达(LiDAR)三维点云数据,通过人机交互的方式选取受损程度不同的典型建筑物点云数据,比较分析倒塌建筑物与完好建筑物点云数据的高度、坡度和法向量等分布特征,提出了用建筑物点云高度均值偏离度、屋顶面坡度值以及法向量与天顶方向夹角等因子判定建筑物破坏程度.试验分析结果表明,高度均值偏离度因子对单个建筑物的破坏部分识别效果较好,屋顶面坡度值因子可以识别建筑物破坏部分的边缘,点云法向量与天顶方向夹角因子能够较好地识别大范围区域内的建筑物破坏情况,因此上述判定因子均能在一定情况下表征建筑物的破坏情况. 展开更多
关键词 机载激光雷达(LiDAR) 海地Mw7.0地震 建筑物破坏特征 判定因子
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复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法 被引量:36
18
作者 沈小军 秦川 +1 位作者 杜勇 于忻乐 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期982-987,共6页
针对传统电力线自动提取方法提取复杂地形下电力线效果较差的不足,从输电走廊机载激光雷达点云数据特征出发,在分析复杂地形下传统方法提取电力线问题的基础上,提出了一种电力线自动提取的新方法,并应用实际线路点云数据进行了可行性验... 针对传统电力线自动提取方法提取复杂地形下电力线效果较差的不足,从输电走廊机载激光雷达点云数据特征出发,在分析复杂地形下传统方法提取电力线问题的基础上,提出了一种电力线自动提取的新方法,并应用实际线路点云数据进行了可行性验证.所提方法首先通过空间划分将长距离、复杂地形转换为多个小距离尺度空间组合,基于子空间特征的差异化高程阈值分割算法实现地物点分离,解决了传统单一高程阈值分割法不能有效识别电力线与地物点高程重叠的不足,然后利用高程密度分割算法实现杆塔定位与电力线提取,并提高算法效率.案例试验结果表明,所提出的方法能实现复杂地形下和平坦地形下的电力线准确自动提取,且提取的正确率高,算法效率较好,提出的算法可用于工程. 展开更多
关键词 机载激光雷达 复杂地形 数据 电力线提取
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一种改进的机载激光雷达点云密度检查方法 被引量:2
19
作者 毕凯 王中祥 朱杰 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第S01期139-143,共5页
针对机载激光雷达点云密度检查过程中存在的合理性和非合理性点云缺失区域难发现,导致全摄区点云密度计算结果不准确的实际问题,提出了一种改进的机载激光雷达点云密度检查方法。该方法设计一个点云密度的质量检测窗口,以一定的步距全... 针对机载激光雷达点云密度检查过程中存在的合理性和非合理性点云缺失区域难发现,导致全摄区点云密度计算结果不准确的实际问题,提出了一种改进的机载激光雷达点云密度检查方法。该方法设计一个点云密度的质量检测窗口,以一定的步距全摄区逐航带移动搜索,通过设定窗口点云密度的阈值,逐航带提取小于阈值的窗口,融合后形成待核验区域矢量范围。经与正射影像进行套合核查,快速判定合理性和非合理性点云缺失区域。计算点云密度时去除了合理性和非合理性点云缺失区域的面积及区域内的点云个数,提高了计算精度。通过多个摄区的点云密度质检实践,验证了该方法的可行性和便捷性。 展开更多
关键词 机载激光雷达 密度 检测窗口 移动步距 质量检查
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机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类 被引量:4
20
作者 施亮 邢俊鑫 蔡艳婧 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第17期140-143,共4页
为提高对本船所处海域环境的感知能力,研究机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类方法。利用多旋翼无人机搭载激光雷达系统,获取船舶所处海域环境的点云数据,将其运用形态学滤波算法进行滤波处理,区分出点云数据中的非海洋点,使用灰... 为提高对本船所处海域环境的感知能力,研究机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类方法。利用多旋翼无人机搭载激光雷达系统,获取船舶所处海域环境的点云数据,将其运用形态学滤波算法进行滤波处理,区分出点云数据中的非海洋点,使用灰度共生矩阵提取非海洋点部分的纹理特征,据其采用机器学习算法中的随机森林算法,实现船舶激光雷达点云数据分类。实验结果表明:为获得较理想的船舶激光雷达点云数据滤波性能,需将该方法的结构元窗口设置为20 m;该方法所提取非海洋点部分的纹理特征具有较好的可分性,并且对非海洋点部分的分类全面性和准确性较高。 展开更多
关键词 机器学习 船舶 激光雷达 数据分类 形态学滤波 随机森林
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