机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类

摘要：

为提高对本船所处海域环境的感知能力,研究机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类方法.利用多旋翼无人机搭载激光雷达系统,获取船舶所处海域环境的点云数据,将其运用形态学滤波算法进行滤波处理,区分出点云数据中的非海洋点,使用灰度共生矩阵提取非海洋点部分的纹理特征,据其采用机器学习算法中的随机森林算法,实现船舶激光雷达点云数据分类.实验结果表明:为获得较理想的船舶激光雷达点云数据滤波性能,需将该方法的结构元窗口设置为20 m;该方法所提取非海洋点部分的纹理特征具有较好的可分性,并且对非海洋点部分的分类全面性和准确性较高.

关键词：机器学习、船舶、激光雷达、点云数据分类、形态学滤波、随机森林

所属期刊栏目：44

分类号：TP75(遥感技术)

资助基金：江苏省高校优秀中青年骨干教师境外研修计划项目;江苏商贸职业学院校级课题;江苏商贸职业学院横向课题

在线出版日期：2022-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：140-143