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公开(公告)号:CN110458111A
公开(公告)日:2019-11-15
申请号:CN201910747202.5
申请日:2019-08-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LightGBM的车载激光点云电力线的快速提取方法,包括以下步骤:步骤S1:从车载激光点云中提取电力线及典型地物的点云样本,并构建训练数据集;步骤S2:分析车载激光点云电力线的基本特征,并构建点云特征向量;步骤S3:根据训练数据集,构建并训练基于LightGBM的集成学习算法模型;步骤S4:根据点云特征向量计算待提取车载激光点云数据的特征向量数值,将特征向量数值输入训练好的基于LightGBM的集成学习算法模型,提取得到电力线点云。本发明实现激光点云中电力线的快速提取,克服了支持向量机在处理高维特征向量时的效率问题。
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公开(公告)号:CN110458111B
公开(公告)日:2023-02-21
申请号:CN201910747202.5
申请日:2019-08-14
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于LightGBM的车载激光点云电力线的快速提取方法,包括以下步骤:步骤S1:从车载激光点云中提取电力线及典型地物的点云样本,并构建训练数据集;步骤S2:分析车载激光点云电力线的基本特征,并构建点云特征向量;步骤S3:根据训练数据集,构建并训练基于LightGBM的集成学习算法模型;步骤S4:根据点云特征向量计算待提取车载激光点云数据的特征向量数值,将特征向量数值输入训练好的基于LightGBM的集成学习算法模型,提取得到电力线点云。本发明实现激光点云中电力线的快速提取,克服了支持向量机在处理高维特征向量时的效率问题。
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