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城区激光雷达点云建筑物提取技术是近年来发展的热点,如何准确区分植被、建筑物以及人造物,提高分类精度一直是研究难点。为此,针对分类精度较低的问题,提出一种基于随机森林的点云分类算法。首先使用改进布料滤波算法对点云数据进行地面滤波;其次,构建决策树并进行基于最大互信息系数的相关性分析,选出相关系数最小、精度最高的决策树,得到弱相关随机森林模型;最后,对决策结果进行加权投票处理,得到一种综合布料滤波和加权弱相关随机森林的点云分类算法,并通过Vaihingen城区数据集对算法进行验证。实验表明,与传统随机森林分类算法相比,本文算法提高了4.2%的分类精度,也提高了算法效率。
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第
卷
第
期
激 光 与 光 电 子 学 进 展
年
月
综合布料滤波与改进随机森林的点云分类算法
薛 豆 豆
,
程 英 蕾
,
释 小 松
,
秦 先 详
,
文 沛
,
空军工程大学信息与导航学院
陕西
西安
部队
河北
承德
摘要
城区激光雷达点云建筑物提取技术是近年来发展的热点
如何准确区分植 被
建筑 物以 及人造 物
提高 分类
精度一直是研究难点
为此
针对分类精度较低的 问题
提 出一 种基 于 随机 森林 的 点云 分类 算 法
首 先使 用改 进
布料滤波算法对点云数据进行地面滤波
其次
构建决策树并进行基于最大互信息 系数 的相关 性分 析
选出 相关 系
数最小
精度最高的决策树
得到弱相关随机森林模型
最后
对决策结果进行加权 投票 处理
得到 一种 综合布 料滤
波和加权弱相关随机森林的点云分类算法
并通过
城区数据集对算法进行验证
实验表明
与传 统随 机
森林分类算法相比
本文算法提高了
的分类精度
也提高了算法效率
关键词
图像处理
激光雷达
布料滤波算法
随机森林
点云归一化
最大互信息系数
中图分类号
文献标志码
doi
:
/
Point
Clouds
Classification
Al
g
orithm
Based
on
Cloth
Filterin
g
Al
g
orithm
and
Im
p
roved
Random
Forest
In
f
ormation
and
Navi
g
ation
Colle
g
e
Air
Force
En
g
ineerin
g
Universit
y
Xi
'
an
Shaanxi
China
The
Unit
Chen
g
de
Hebei
China
Abstract
Ke
y
words
OCIS
codes
收稿日期
修回日期
录用日期
基金项目
国家自然科学基金
E-mail
引
言
近年来
随着城市化建设的不断加快
城市人口
过多
地面资源短缺的 问 题日益严 重
城市的快 速
发展对建设
智慧 城 市
的需求日 益 紧迫
其中
快
速准确地获取城市 对 象信息的 能 力是必不 可 少的
激光雷达
技术凭借其 高效
高分辨率 获 取
地形信息且不受天 气影响的 特 点
已经被广 泛 应用
于城市目标分类以 及建筑物 提 取等多项 研 究中
目
前点云数据的精确分类一直是研究的热点和难点
激 光 与 光 电 子 学 进 展
点云 分类算法主 要有两种类 型
同时分类算 法
和阶层式分类算法
同时分类方法直接利用点云
特征对各个物体分类
文献
提出了引入条件随机
场模型对点云数据进行分类
文献
是利用条件随
机场和随机森林
相结合的方式实现点云的分
类
同时分类算法由于同时处理大量点云数据
造成
算法效率低
阶层式分类算法分为地面滤波和对象
提取两个步骤
传统的滤 波 方法有坡 度 滤 波
形
态 学 滤 波
不 规 则 三 角 网 滤 波
曲 面 滤 波 等
等
通 过 利 用 坡 度 值 差 异 构 建 滤 波 算
法
等
提 出 形 态 学 滤 波
等
对
种传统滤波算法进 行了实验 比 较
多数滤波 算 法需
要用户自定义多个参数
导致算法滤波效果不稳定
等
提出了一种基于布料 模拟
的滤波
算法
通过使用布料对地面进行拟合
算法分类精度
较高
滤波效果稳定
本文在保 证 算法精度 情 况下
对布料的网格化 进 行改进
简化了算 法 步骤
在对
象提取方面
需要对不同类型的特征进行分析
由于
机器学习算法可以自动定义分类规则而被广泛应用
其中
文献
首先使用地面滤波算法分离地面点
接着根据建筑物形态特征进行地物点 分离
等
利用支持向量 机
算法进行 城 区点云分
类
等
采用随机森林算 法 对 点 云 进 行 分 类
取得良好 的效果
等
通过对
随机森林以及
模 型 对 比
发 现 随 机 森 林 模
型的预测能力最 好
优于其他 两 种模型
为了进一
步提高模型性能
等
通过计算特 征之间的
最小冗余提出了互信 息特征选 择 算法
文献
进
一步通过优化评价函数等方法提高随机森林算法分
类精度
但 是 上 述 算 法 只 考 虑 了 特 征 之 间 的 相 关
性
并未对决策树的相关性进行考虑
针对 上述问题
本文提出了 一种综合布 料滤波
和加权弱相关随机 森林的点 云 分类算法
对城区点
云 进 行 滤 波 及 分 类
首 先 使 用 改 进 布 料 滤 波
算法对点云 进 行 过 滤
分 离 出 地 面 点
接 着
根据最大互信息系数
矩阵和样本相关性计算
对决策树之间的相 关性进行 评 估
最后根据 决 策树
精度对各个决策树 进行加权
构建加权 弱 相关随机
森林
实现了点云数据的精确分类
改进布料滤波算法
本文 采用的是阶 层式分类算 法
需要首先对 点
云进行滤波
本文采用
算法
其基本原理是
首先通过对点云的 高程差与 阈 值比较去 除 噪声
接
着为了消除地形起 伏对滤波 的 影响
对点云进 行 归
一化处理
再 将 点 云 翻 转
使 模 拟 布 料 置 于 点 云 上
方
布料受到重力落到地形表面
初步判定布料首先
接触的点为地面点
然后分析 布 料点的重 力 以及点
之间的内部作用力
确定布料的形状
最后通过将布
料点与原始点云距离与阈值对比
完成地面点提取
算法流程图如图
所示
图
滤波算法流程图
算法通过加入重力条件
使拟合点能够初
步确定地面点的位 置
接着通过 内 部作用力 对 布料
点位置进一步约束
完成滤波
具体步骤如下
点云去噪
通过高斯滤波算法计算点云高程
的均值以及标准差
将距离在 标 准差范围 之 外的点
从数据集剔除
实现点云去噪
点云归 一 化
将 每 个 点
P
的 原 始 高 程 值
z
与邻域高程均值相减
得到归一化高程值
z
'
布料格网化
将预处理 的 点云翻转
将所有
的点云投影到二维 平面
平面上所 有 的点作为 格 网
点
其对应的原始点 云 作为
C
记录每个点的高程
值为
I
迭代移动过程
遍历所有 的 网格点
计算该
点由重力移动的距离
C
C
=
X
t
-
X
t
-
t
+
G
m
t
式中
X
为 布 料 在 某 一 时 刻 的 位 置
t
为 时 间
间隔
G
为重力系数
m
为布料点质 量
本文中取 值
为
当小于或 等 于临界值
I
时
移动格网点到
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