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基于多基元特征向量融合的机载LiDAR点云分类
标题：基于多基元特征向量融合的机载LiDAR点云分类
摘要：
机载LiDAR（LightDetectionandRanging）技术已经成为获取高分辨率三维地面信息的重要手段。点云分类作为LiDAR数据处理中的关键任务之一，对于环境感知以及智能导航具有重要意义。然而，由于点云数据的高维度和复杂性，有效地进行点云分类仍然具有一定的挑战性。本论文提出了一种基于多基元特征向量融合的机载LiDAR点云分类方法，旨在提高分类精度和鲁棒性。
引言：
近年来，随着无人驾驶、智能交通等领域的快速发展，点云分类技术成为研究的热点。机载LiDAR系统能够高效地获取大量点云数据，但如何从这些数据中提取有效的特征，并实现高精度的分类仍然是一个挑战。单一特征在描述不同类别物体时存在一定的局限性，因此需要提取不同基元特征向量，并融合这些特征向量以实现全面的点云分类。
方法：
本文提出的方法主要包括四个步骤：数据预处理、基元特征提取、特征融合和分类器训练与测试。首先，对机载LiDAR数据进行降采样和去噪处理，以减少数据的冗余性和噪声干扰。然后，提取不同基元特征向量，如形状特征、表面特征和几何特征等。每种特征向量都能够从不同的角度表征点云数据的特点。接下来，采用特征融合的方法将不同基元特征向量结合起来，得到全面的点云特征表示。最后，通过训练分类器并进行测试，在实际数据集上对点云数据进行分类。
实验与结果：
本文使用了公开的机载LiDAR点云数据集进行了实验验证。在分类任务上，与传统的基于单一特征向量的方法相比，本文方法在分类精度和鲁棒性方面都取得了显著改善。通过特征融合，不同基元特征向量能够互补优势，提高了分类的准确性。实验结果表明，本文方法在多个点云分类任务上都能取得良好的效果。
结论：
本文基于多基元特征向量融合的机载LiDAR点云分类方法在分类精度和鲁棒性方面都取得了显著的改善。通过提取不同基元特征向量并进行融合，能够全面地描述点云数据的特点，提高分类的准确性。此外，本文方法还能适应不同类型的点云数据，具有较好的泛化能力。未来的研究可以进一步探索更多有效的基元特征向量提取方法，并将本文方法应用到更复杂的场景中，如城市环境中的点云分类和目标检测等。
关键词：机载LiDAR；点云分类；基元特征向量融合；分类精度；鲁棒性