公开(公告)号：CN113567953B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202110859165.4

申请日：2021-07-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 董志伟 ,  申涵 ,  闫勇吉 ,  许静 ,  樊荣伟 ,  陈兆东 ,  陈德应

IPC: G01S7/48

Abstract: 本发明提供一种基于SIFT视觉词袋的全波形激光回波信号分类方法，包括：预先建立SIFT视觉词袋；控制条纹管激光雷达逐列扫描目标区域，并采集每列扫描目标区域的一个原始回波信号；提取所述一个原始回波信号的所有SIFT特征点，并利用所述SIFT视觉词袋对所述所有SIFT特征点进行量化，得到目标特征向量；将所述目标特征向量实时输入一支持向量机模型中，对所述原始回波信号进行地物分类。本发明的方法根据原始回波信号条纹图局部特征直接进行分类，能够简化分类过程，并提高分类的准确率。

公开(公告)号：CN113567953A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110859165.4

申请日：2021-07-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 董志伟 ,  申涵 ,  闫勇吉 ,  许静 ,  樊荣伟 ,  陈兆东 ,  陈德应

IPC: G01S7/48

Abstract: 本发明提供一种基于SIFT视觉词袋的全波形激光回波信号分类方法，包括：预先建立SIFT视觉词袋；控制条纹管激光雷达逐列扫描目标区域，并采集每列扫描目标区域的一个原始回波信号；提取所述一个原始回波信号的所有SIFT特征点，并利用所述SIFT视觉词袋对所述所有SIFT特征点进行量化，得到目标特征向量；将所述目标特征向量实时输入一支持向量机模型中，对所述原始回波信号进行地物分类。本发明的方法根据原始回波信号条纹图局部特征直接进行分类，能够简化分类过程，并提高分类的准确率。

公开(公告)号：CN113589257A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110859177.7

申请日：2021-07-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 董志伟 ,  申涵 ,  闫勇吉 ,  樊荣伟 ,  陈德应

IPC: G01S7/48 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明提供一种基于全局特征的全波形激光回波信号分类方法，包括：控制条纹管激光雷达逐列扫描目标区域，并采集每列扫描目标区域的一个原始回波信号；根据原始回波信号的全局特征提取所述一个原始回波信号的多个目标特征，组成目标特征向量；并将所述一个原始回波信号的目标特征向量实时输入一支持向量机模型中，对所述原始回波信号进行地物分类。本发明的方法根据原始回波信号条纹图全局特征直接进行分类，能够简化分类过程，并提高分类的准确率。