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    用于激光點云空間形態(tài)分類的體素鄰域計算方法

    2018-11-27 09:38:10VoxelBasedNeighborhoodforSpatialShapePatternClassificationofLidarPointCloudswithSupervisedLearning
    汽車文摘 2018年2期
    關(guān)鍵詞:分類分析方法

    (Voxel-Based Neighborhood for Spatial Shape Pattern Classification of Lidar Point Clouds with Supervised Learning)

    從三維激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)中提高空間形狀特征分類的有效性是非常重要的,因為它主要用于自動駕駛車輛和地面機(jī)器人對場景更高層次的理解。但是在密集掃描中計算點的鄰域使得訓(xùn)練和分類變得困難。本文提出了一個新的通用框架,該框架通過一個簡單的基于體素的鄰域計算來實現(xiàn)和比較不同的監(jiān)督學(xué)習(xí)分類器(神將網(wǎng)絡(luò)分類器(NN)、支持向量機(jī)(SVM)、高斯過程(GP)和高斯混合模型(GMM)),其中規(guī)則網(wǎng)格中每個非重疊體素中的點被分配到相同的類別。該框架能夠提供離線訓(xùn)練和在線分類程序以及定義了以散射、管狀和平面形狀為主成分分析的五個替代特征向量。實驗研究使用來自自然和城市環(huán)境的真實點云和兩個不同的3D測距儀(一個傾斜的Hokuyo UTM-30LX 和 一 個 Riegl)進(jìn)行比較性能分析。通過在分類性能度量和處理時間測量上證實了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的好處以及基于體素的鄰域計算的可行性。

    通過對實驗結(jié)果進(jìn)一步分析得出,基于體素的鄰域計算分類方法大大減少了點對點鄰域的計算時間,而場景分類精度卻沒有受到影響。分析結(jié)果還表明,選擇合適的特征可能對分類方法的性能產(chǎn)生巨大的影響。總而言之,分類性能指標(biāo)和處理時間測量已經(jīng)證實了NN分類器的好處以及基于體素的鄰域方法在地面激光雷達(dá)場景中的可行性。未來的研究工作將開發(fā)一種并行版本的方法來提高多核計算機(jī)的在線分類時間。

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