三维点云数据滤波和分类算法研究

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三维点云数据滤波和分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-17页
  1.1 研究背景及意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-15页
    1.2.1 LiDAR系统发展现状第9-10页
    1.2.2 点云滤波算法研究现状第10-13页
    1.2.3 点云分类算法研究现状第13-15页
  1.3 研究中的关键问题第15页
  1.4 本文的主要研究内容与组织结构第15-17页
第二章 机载LiDAR系统基础理论及数据分析第17-25页
  2.1 机载LiDAR系统组成及工作原理第17-22页
    2.1.1 机载LiDAR系统的定位原理第18-19页
    2.1.2 机载LiDAR系统的测距原理第19-21页
    2.1.3 机载LiDAR系统的惯性测量系统第21-22页
  2.2 机载LiDAR点云数据第22-24页
    2.2.1 机载LiDAR点云数据的构成第22页
    2.2.2 机载LiDAR点云数据的格式第22-23页
    2.2.3 机载LiDAR点云数据的组织形式第23-24页
  2.3 本章小结第24-25页
第三章 基于梯度分块的自适应点云滤波方法第25-39页
  3.1 引言第25页
  3.2 基于r邻域的点云去噪算法第25-27页
  3.3 自适应点云滤波算法第27-30页
    3.3.1 最大类间方差第27-28页
    3.3.2 点云滤波算法步骤第28-30页
  3.4 实验与分析第30-38页
    3.4.1 测试数据第30-32页
    3.4.2 实验评估标准第32-33页
    3.4.3 实验结果及分析第33-38页
  3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于组合核函数的支持向量机点云分类算法第39-55页
  4.1 引言第39页
  4.2 支持向量机理论基础第39-43页
    4.2.1 线性支持向量机第39-42页
    4.2.2 非线性支持向量机第42-43页
  4.3 点云分类算法描述第43-47页
    4.3.1 点云特征提取第44页
    4.3.2 组合核函数的设计第44-46页
    4.3.3 SVM分类器的设计第46-47页
  4.4 实验结果与分析第47-54页
    4.4.1 测试数据第47-49页
    4.4.2 实验评估标准第49-50页
    4.4.3 实验结果及分析第50-54页
  4.5 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  5.1 工作总结第55页
  5.2 工作展望第55-57页
参考文献第57-61页
发表论文和科研情况说明第61-62页
致谢第62页

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