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随机森林算法在机载LiDAR电力线自动提取中的应用
被引量：
8
1
作者
蔡岐彬
许小龙
《电力信息与通信技术》
2018年第7期16-20,共5页
文中利用机载激光雷达点云数据,提出了一种基于随机森林算法的电力线自动提取方法。电力线提取属于分类范畴,即将原始点云数据划分为电力线、电塔与其他类别。首先根据点云数据的几何结构,对原始点云数据进行特征提取,采用11个特征描述...
文中利用机载激光雷达点云数据,提出了一种基于随机森林算法的电力线自动提取方法。电力线提取属于分类范畴,即将原始点云数据划分为电力线、电塔与其他类别。首先根据点云数据的几何结构,对原始点云数据进行特征提取,采用11个特征描述点云数据,待随机森林分类模型训练完成后,对未分类点进行电力线提取。实验表明,文章提出的方法能够从LiDAR点云数据中有效地、较完整地提取出电力线点,电力线点提取正确率可达96.1%。
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关键词
电力线提取
机载
lidar
随机森林
特征提取
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职称材料
题名
随机森林算法在机载LiDAR电力线自动提取中的应用
被引量：
8
1
作者
蔡岐彬
许小龙
机构
浙江省送变电工程有限公司
武汉大学卫星导航定位技术研究中心
出处
《电力信息与通信技术》
2018年第7期16-20,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41601504)
文摘
文中利用机载激光雷达点云数据,提出了一种基于随机森林算法的电力线自动提取方法。电力线提取属于分类范畴,即将原始点云数据划分为电力线、电塔与其他类别。首先根据点云数据的几何结构,对原始点云数据进行特征提取,采用11个特征描述点云数据,待随机森林分类模型训练完成后,对未分类点进行电力线提取。实验表明,文章提出的方法能够从LiDAR点云数据中有效地、较完整地提取出电力线点,电力线点提取正确率可达96.1%。
关键词
电力线提取
机载
lidar
随机森林
特征提取
Keywords
power
line
extraction
airborne
lidar
：
randonl
forests
feature
generation
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
随机森林算法在机载LiDAR电力线自动提取中的应用
蔡岐彬
许小龙
《电力信息与通信技术》
2018
8
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