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基于知识的车载LiDAR地物自动分类  
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【英文篇名】 Knowledge-based automatic objects classification from mobile LiDAR data
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【作者】 冯义从; 岑敏仪; 张同刚;
【英文作者】 FENG Yicong; CEN Minyi; ZHANG Tonggang; Faculty of Geosciences and Environmental Engineering; Southwest Jiaotong University; Information Centre of Land and Resources Department of Sichuan Province;
【作者单位】 西南交通大学地球科学与环境工程学院; 四川省国土资源厅信息中心;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 车载LiDAR; 地物; 自动; 分类; 知识;
【英文关键词】 mobile LiDAR; objects; automatic; classification; knowledge;
【摘要】 车载Li DAR已广泛应用于三维数字城市建模、道路信息数据采集等领域。海量点云信息中不同地物目标的自动识别和分类是Li DAR数据后处理的难点之一。根据不同地物目标物理特性、空间拓扑关系及其在点云中的相关特征知识,建立地物分类规则,依据分类知识进行地物自动识别和分类。通过实测数据分类试验,证明该方法可以较好实现建筑物、树木、线杆、行人等不同地物的自动识别和分类。
【英文摘要】 The mobile Li DAR has been widely applied in data acquisition for 3D city reconstruction and road corridors. It is one of the key problems for Li DAR data processing that how to classify different kinds of objects automatically from the mass points cloud. A method is proposed to classify objects automatically based on knowledge of objects classification rules. The knowledge can be acquired by analyzing the objects' physical characteristics, spatial topological relationships and those relevant characteristic...
【基金】 教育部创新团队资助(No.IRT13092); 中央高校基本科研业务费专项资金科技创新项目(No.2682013CX008)
【更新日期】 2016-03-29
【分类号】 TN957.52
【正文快照】 1引言车载Li DAR测量具有数据采集高精度、高效率和高密度等优势,现已广泛应用于三维数字城市建设[1-2]、道路安全设施检测[3]、树木生长监测与建模[4-5]等领域。与机载Li DAR相比,车载Li DAR数据采集载体具有移动速度较慢、扫描频率高和近距测量等特性,使得单位时间内可采集海

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