【摘 要】
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单一基元分类方法难以全面描述复杂的点云场景,采用多基元进行分类成为一种趋势,提出了一种融合点、体素和对象特征的点云分类方法.主要包括4个方面:①分别确定各层面分类基元,点基元方面采用最优邻域方法,体素基元方面基于八叉树方法进行体素划分,对象基元方面使用改进的多要素分割方法进行点云分割;②提取各基元分类特征,首先提取点基元分类特征并进行局部线性约束编码(Locality-constrained Linear Coding,LLC),然后以此为基础提取体素基元和对象基元的潜在狄利克雷分布特征(Latent D
【机 构】
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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院,郑州450001;北京遥感信息研究所,北京100192;中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院,郑州450001;中国人民解放军
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单一基元分类方法难以全面描述复杂的点云场景,采用多基元进行分类成为一种趋势,提出了一种融合点、体素和对象特征的点云分类方法.主要包括4个方面:①分别确定各层面分类基元,点基元方面采用最优邻域方法,体素基元方面基于八叉树方法进行体素划分,对象基元方面使用改进的多要素分割方法进行点云分割;②提取各基元分类特征,首先提取点基元分类特征并进行局部线性约束编码(Locality-constrained Linear Coding,LLC),然后以此为基础提取体素基元和对象基元的潜在狄利克雷分布特征(Latent Dirichlet Allocation,LDA)和最大池化特征(Max Pooling,MP);③降低分类特征维度,利用随机森林变量重要性算法对分类特征进行筛选与降维;④进行点云分类,使用随机森林算法实现点云分类.采用3种不同类型的点云数据进行试验,结果表明融合3种基元特征的分类精度相比于点基元分类分别提升了1.43％、7.02％和2.48％,分类特征降维可以有效降低特征冗余度,分类器分类时间减少约70％;通过与其他算法的对比,新算法分类精度更优,且适用于多种场景点云数据的分类.
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