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J-GLOBAL ID：201602236977389359   整理番号：16A0985768

クラスタリング解析の車載点雲物体分類を採用した【JST・京大機械翻訳】

Classification method of vehicle-borne LiDAR point cloud based on clustering

著者 (4件)： Zhu Lei (Shandong University of Science and Technology) ,  Wang Jian (Shandong University of Science and Technology) ,  Xu Kaihui (Shandong University of Science and Technology) ,  Zhao Fuyan (Shandong University of Science and Technology)
資料名： Cehui Kexue  (Cehui Kexue)
巻： 41  号： 4  ページ： 77-82  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2484A  ISSN： 1009-2307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,車載レーザレーダを初期のクラスタリング中心を決定することは難しい点の問題に対して1つの点雲分割を実現するために,最大メッシュ密度の最近傍クラスタリングアルゴリズムに基づいており,標高の、法線ベクトルと投影密度を制約条件として物体を分割後の点雲塊に対して行う分類認識を提案した。車載レーザレーダの部分点雲データに対して相関試験を行うことにより,結果はこの方法が正確に効率的に典型的な都市の地形分類を実現できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制約条件 ,  都市 ,  *クラスタ化 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  地形分類 ,  標高 ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： vehicle-borne LiDAR ,  cluster ,  point cloud segmentation ,  classification

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： クラスタリング ,  解析 ,  車載 ,  点雲 ,  物体 ,  分類 ,  採用