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基于多尺度特征向量的输电线路无人机LiDAR点云数据分类方法

LiDAR Point Cloud Data Classification Method for Transmission Line UAV Based on Multi-scale Feature Vector

作     者:付红安 夏峻 马海鹏 田帅 王学平 FU Hong-an;XIA Jun;MA Hai-peng;TIAN Shuai;WANG Xue-ping

作者机构:宁夏宁电电力设计有限公司 

出 版 物:《山东农业大学学报(自然科学版)》 (Journal of Shandong Agricultural University:Natural Science Edition)

年 卷 期:2019年第50卷第5期

页      面:852-854,864页

学科分类:080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主  题:输电线路 无人机 云数据分类 

摘      要:提出了一种基于多尺度特征向量的输电线路无人机LiDAR点云数据分类方法,可以有效对线路走廊中的地物进行分类。首先提取三维点云数据的多尺度局部特征作为特征参数构成特征向量,主要包括高程特征、连通特征、张量特征和平面特征。然后将多尺度特征向量输入到多分类相关向量机分类器中,在完成分类器训练之后,对无人机LiDAR点云数据进行分类。试验结果表明,该方法可以有效区分地面、植物、建筑物、杆塔和电力线5类线路走廊地物LiDAR点云数据,分类整体精度达到96.63%。

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