一种基于随机森林模型的输电线路点云数据自动分类方法
摘要:
本发明提供一种基于随机森林模型的输电线路点云数据自动分类方法,随着激光雷达技术的发展和应用,机载激光雷达也被逐渐地引入到输电线路巡视作业中,激光雷达对输电线路走廊进行扫描后会产生大量的点云数据,点云数据的分类是后续点云数据分析和处理的基础。但是,如果采用传统的人工分类方法,工作量较大、非常耗时。本发明主要阐述了一种基于随机森林的自动分类的方法,本方法基于点的局部特征定义机器学习的特征,逐点计算所有的特征值,再通过随机森林构建学习器,以人工分类的点云数据作为训练样本构建有监督的学习模型。在模型训练完成后,将模型运用于未分类的点云数据进行自动分类。
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