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文档简介

一种基于SVMM的倾斜摄影测量点云植被检测方法。该方法首先从点云中提取特征，包括表面法向、颜色和点密度等特征，然后使用支持向量机（）分类精度高于传统分类方法，可以有效地检测倾斜摄影测量点云中的植被。（）适用于点云数据。负样本的选择在分类中特别重要，尤其是在植被检测中。传统方法通常采用人工方式选择负样本，但这种方法存在主观性和不可靠性等问题，且可能导致假阳性。SVM为了提取点云的有效特征，本文采用了三个方面的特征：表面法向、颜色和点密度。具体步骤如下：RGB颜色并将其SVMSVM中进行分类。为了解决负样本选UP-SVM方法。UP-SVM可以主动地选择负样本，重复步骤（2）分类精度为87.5%，而传统方法的平均分类精度为83.3%。SVM的倾斜摄影测量点云植被检测方法。实验

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