[发明专利]基于特征选择的全波形机载激光雷达地物分类方法及系统有效
| 申请号： | 201911105784.3 | 申请日： | 2019-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN110794424B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 张良;张帆;金贵;梁昌迅 | 申请（专利权）人： | 湖北大学 |
| 主分类号： | G01S17/933 | 分类号： | G01S17/933;G01S7/48;G06V20/13;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉华强专利代理事务所(普通合伙) 42237 | 代理人： | 温珊姗 |
| 地址： | 430062 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于ReliefF特征选择的全波形机载激光雷达地物分类方法。该方法包括：对机载激光雷达全波形数据进行高斯分解，获取回波参数并使用LM算法进行优化；基于不同几何邻域提取机载激光雷达数据点云特征，利用优化后的回波参数提取全波形数据的波形特征；将机载激光雷达数据中的点云特征和全波形数据的波形特征相融合，使用ReliefF算法对各特征在分类时的重要性进行评价；进行特征选择，分析多种特征组合对不同地物分类效果的影响，利用随机森林分类器进行地物分类。本发明利用机载激光雷达点云数据与全波形数据，通过特征提取与选择找到分类的最优特征组合，从而达到实现高精度地物多分类的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 选择 波形 机载 激光雷达 地物 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基特征选择的全波形机载激光雷达地物分类方法，其特征在于，包括：/n参数获取步骤，对全波形数据进行高斯分解以获取回波参数，并对回波参数进行优化；/n特征提取步骤，通过设置不同的几何邻域提取点云特征，并利用优化后的所述回波参数获取波形特征；/n特征融合步骤，融合所述点云特征和波形特征得到融合特征，使用ReliefF算法对融合特征进行重要性评价；/n地物分类步骤，选择评价靠前的融合特征进行地物分类。/n
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