基于三角网滤波和支持向量机的点云分类方法

简介：
本研究提出一种结合三角网滤波与支持向量机的高效点云分类方法，通过优化数据处理和机器学习技术提升分类准确度。 为了提高城区机载激光雷达点云数据分类算法的自动化程度和分类精度,本段落提出了一种基于渐进加密三角网和双层支持向量机的点云分类方法。首先，采用渐进加密三角网滤波技术提取地面点，并在此基础上对地物点进行归一化处理。接着，评估了不同特征的有效性并选择了最合适的特征向量，然后利用最近邻支持向量机（NN-SVM）算法实现对地物点的分类，从而实现了城区点云数据的多元分类。通过使用实际城区中的点云数据对该方法进行了验证，并通过对分类精度进行分析来评估其效果。实验结果显示，该方法显著提高了点云数据的分类精度，并能够有效地对城市区域内的激光雷达点云数据进行分类处理。