【读论文】2019-基于三角网滤波和支持向量机的点云分类算法

2024-02-28 15:58

本文主要是介绍【读论文】2019-基于三角网滤波和支持向量机的点云分类算法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

摘要

提出一种基于渐进加密三角网和双层支持向量机的点云分类算法

  • 采用渐进加密三角网滤波提取地面,在地物点的基础上对地物点进行归一化处理。
  • 对点云特征进行评估,选取特征向量并用最近邻支持向量机(NN-SVM)对地物点进行分类。
创新点
  • 基于NN-SVM提出一种将分类分为粗细双层的分类策略。
    • 其中粗分类过程为:提取特征,对特征进行选择(使用libsvm的F-score模块),选择有效性高的特征,采用“一对一”的分类方法进行分类;
    • 细分类:对粗分类的边界点云数据提取不同尺度样本进行PCA,得到多尺度维度特征来训练分类器,对边界点云做细分类

流程

  • 地面滤除–>归一化处理 -->特征选择–>粗分类–>多尺度特征组合–>细分类 -->精度评价

评价标准

  • 单类精度:Ac1=N_t/(N_t+N_f1+N_f2)

    • N_t为某类样本中正确分类的个数,
    • N_f1为该类样本被分为其他样本的个数,
    • N_f2为其他类别的样本被分为该类的个数
    • 其实就是交并比 IoU
  • 总体精度:Ac_overall=N_ture/N_all

    • N_ture:所有类正确分类的点数
    • N_all:全部点数

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