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随着激光雷达技术的发展及广泛应用,点云数据的地物分类及场景理解成为了当前的研究热点。由于在机器学习提取局部特征过程中,不可避免地出现过分割或者欠分割的情况,分类结果存在局部误差。针对此现象,研究引入了前背景图割的方法,通过实际的激光扫描点云数据分类实验,得到了精细优化后的分类结果,提高了原来的分类精度并验证了该方法的有效性。