BP神经网络的道路场景杆状地物自动分类
Bulletin of Surveying and Mapping（2020）
摘要
针对车载激光扫描数据中杆状地物分类精度不高、自动化程度低的问题,本文提出一种基于BP神经网络的分类方法.首先根据杆状地物点云特征选取10个特征值,获取杆状地物聚类单元的特征向量,构建特征矩阵;然后使用样本集训练BP神经网络模型并保存该分类模型;最后使用BP神经网络分类模型对试验区内的杆状地物进行分类.试验结果表明,该方法对杆状地物的分类精度可达95.34％,验证了文中所述方法对杆状地物分类的有效性.
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