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基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法 标题:基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法 摘要: 近年来,随着激光雷达(LiDAR)的迅速发展,其在城区点云数据获取方面的应用越来越广泛。然而,城市环境中存在着大量的杂乱数据,如建筑物、树木、电线等,这些杂乱数据给城区点云数据的处理和分析带来了很大的挑战。因此,点云滤波是城区点云数据处理中的一个重要环节。本文提出了一种基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法。首先,通过迭代粗分类的方法,将点云数据分为地面点和非地面点。然后,采用一种新的分类算法对非地面点进行进一步的细分类。实验证明,该算法在城区点云数据滤波中具有较好的效果。 关键词:LiDAR点云,点云滤波,粗分类,细分类 1.引言 激光雷达(LiDAR)是一种可以高效获取三维空间信息的传感器。在城区环境中应用LiDAR点云技术可以实现高精度的三维地图构建、建筑物提取、道路识别等应用。然而,城区环境中存在着大量的杂乱数据,如建筑物、树木、电线等,这些杂乱数据给城区点云数据的处理和分析带来了很大的挑战。 2.相关工作 过去几年中,已经有很多的点云滤波算法被提出和研究。其中一些算法采用了基于高度阈值的分类方法对点云数据进行粗分类,然后采用决策树、支持向量机等方法对非地面点进行细分类。然而,这些算法在城区环境中的适用性有限,因为城区环境中存在着大量的高物体,这些物体会导致高度阈值的方法无法将地面点和非地面点进行有效分类。 3.算法设计 本文提出了一种基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法。首先,根据点云数据的特点,对点云数据进行迭代粗分类。迭代粗分类的步骤如下:(1)随机选择一个参考点将点云分为两部分,地面部分和非地面部分。(2)计算地面部分的高度阈值,将高度小于阈值的点云作为地面点。(3)将非地面部分再次进行迭代粗分类,最终得到地面点和非地面点。然后,采用一种新的分类算法对非地面点进行细分类。本文提出的分类算法通过分析点云的领域关系和特征信息,结合支持向量机进行非地面点的分类。 4.实验与结果 本文在一个城市环境中的点云数据上进行了实验。通过与其他经典的点云滤波算法进行对比,实验结果表明,本文提出的算法在滤波效果和计算时间上都有较好的表现。在滤波效果方面,本文提出的算法能够有效地去除非地面点,保留地面点,并且能够准确提取出建筑物和道路。在计算时间方面,本文提出的算法具有较高的计算效率,能够处理大规模的城区点云数据。 5.结论与展望 本文提出了一种基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法。该算法能够有效地去除城区点云数据中的非地面点,并能够准确提取出建筑物和道路。实验结果表明,本文提出的算法在滤波效果和计算时间方面具有较好的表现。然而,本文提出的算法还存在一些问题,需要进一步的研究和改进。例如,该算法在处理高物体时仍然存在一定的局限性,需要进一步改进分类算法,提高滤波效果。此外,本文提出的算法还可以结合图像处理和机器学习等方法进行进一步的改进和优化。 参考文献: [1]Zhang,Q.,Xiao,J.,&Liu,C.(2020).PointCloudFilteringBasedonImprovedIterativeRoughClassificationinUrbanAreas.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,58(10),6903-6916. [2]Cheng,Y.,&Gong,J.(2018).AReviewofPointCloudFilteringAlgorithmsforLiDARDataProcessing.RemoteSensing,10(9),1467. [3]Cheng,W.,&Wang,L.(2017).ANovelAirborneLiDARPointCloudFilteringMethodforExtractingGroundSurface.Sensors,17(11),2496.