SVM预测Matlab代码-基于LiDAR点云的水果检测: 使用Vel...

简介：
本项目提供了一套基于MATLAB的SVM算法实现代码，用于通过LiDAR点云数据进行水果识别与定位。采用Velodyne激光雷达收集环境中的高精度3D点云信息，并利用支持向量机（SVM）模型对特定区域内的水果目标进行有效检测和分类。 该项目使用LiDAR传感器Velodyne VLP-16获取的3D点云数据来检测水果，并在MATLAB环境中实现这一功能以进行评估。此项目基于包含11棵富士苹果树的3DLiDAR数据集及其果实位置注释。 准备步骤如下： 首先，克隆代码到本地环境：`git clone https://github.com/GRAP-UdL-AT/fruit_detection_in_LiDAR_pointClouds.git` 然后，在保存上述代码的同一目录中创建一个名为“data”的文件夹。在该data 文件夹内放置可用的地面实况和点云数据（即AllTrees_Groundtruth 和 AllTrees_pcloud）。 技术要求： - MATLAB R2018版本或更高 - 计算机视觉系统工具箱 - 统计与机器学习工具箱 数据准备：使用LFuji-air 数据集，该数据集应保存在data文件夹中。