基于主动学习的机载LiDAR点云滤波方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910326254.5
IPC分类号：G06F16/29;G06K9/62;G06T19/20
申请日期：
2019-04-23
申请人：
东华理工大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于主动学习的机载LiDAR点云滤波方法
申请号	CN201910326254.5	申请日期	2019-04-23
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-08-13	公开/公告号	CN110119438A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/29	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;2;9;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;T;1;9;/;2;0查看分类表>
申请人	东华理工大学	申请人地址	江西省抚州市学府路56号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东华理工大学	当前权利人	东华理工大学
发明人	惠振阳;李大军;鲁铁定;王乐洋;胡海瑛
代理机构	武汉维创品智专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	余丽霞

摘要

本发明公开了一种基于主动学习的机载LiDAR点云滤波方法，包括步骤：S1，获取点云数据并进行低位噪声点剔除；S2，采用多尺度形态学运算自动获取并标记训练样本集；S3，对训练样本集进行特征提取并建立SVM模型S4，采用训练模型对候选样本集进行分类，分为候选地面点集和候选非地面点集，将神谕设置为候选点集至拟合曲面距离的S型函数，每次迭代分别从候选地面点集和候选非地面点集中各选取q个点加入训练样本集中并更新训练模型，一直迭代，直到候选地面点集和候选非地面点集中的点云个数均不再大于q为止，最后将最新训练模型的分类作为点云滤波结果；S5，滤波优化。本发明能够解决现有技术需要大量的样本标记，滤波精度不够理想的问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供