[发明专利]基于主动学习的机载LiDAR点云滤波方法有效
| 申请号： | 201910326254.5 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110119438B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 惠振阳;李大军;鲁铁定;王乐洋;胡海瑛 | 申请（专利权）人： | 东华理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/29 | 分类号： | G06F16/29;G06K9/62;G06T19/20 |
| 代理公司： | 武汉维创品智专利代理事务所(特殊普通合伙) 42239 | 代理人： | 余丽霞 |
| 地址： | 344000*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于主动学习的机载LiDAR点云滤波方法，包括步骤：S1，获取点云数据并进行低位噪声点剔除；S2，采用多尺度形态学运算自动获取并标记训练样本集；S3，对训练样本集进行特征提取并建立SVM模型S4，采用训练模型对候选样本集进行分类，分为候选地面点集和候选非地面点集，将神谕设置为候选点集至拟合曲面距离的S型函数，每次迭代分别从候选地面点集和候选非地面点集中各选取q个点加入训练样本集中并更新训练模型，一直迭代，直到候选地面点集和候选非地面点集中的点云个数均不再大于q为止，最后将最新训练模型的分类作为点云滤波结果；S5，滤波优化。本发明能够解决现有技术需要大量的样本标记，滤波精度不够理想的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 主动 学习 机载 lidar 滤波 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于主动学习的机载LiDAR点云滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取点云数据并进行低位噪声点剔除；S2，采用多尺度形态学运算自动获取并标记训练样本集；S3，对训练样本集进行特征提取并建立SVM模型；S4，采用训练模型对候选样本集进行分类，分为候选地面点集和候选非地面点集，将神谕设置为候选点集至拟合曲面距离的S型函数，每次迭代分别从候选地面点集和候选非地面点集中各选取q个点加入训练样本集中并更新训练模型，一直迭代，直到候选地面点集和候选非地面点集中的点云个数均不再大于q为止，最后将最新训练模型的分类作为点云滤波结果；S5，滤波优化。
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