《表4 对实验数据1使用不同方法所得聚簇数目对比》

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《结合上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法》

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选择了2种聚类方法与本文方法进行聚簇数目及精度的对比.对比方法分别是以体素为数据单元的LCCP(locally convex connected patches）法[11]，及以超体素为数据单元的区域生长（region growing，RG）法.采用2组实验数据，如图7所示.实验数据1的点数量为374 879，其中电力线、电线杆和树木点云有部分重叠区域.实验数据2的点数量为502 979，主要地物为建筑物、树木、街灯和电力线，其中街灯和树木点云有部分重叠区域.与实验数据1相比，实验数据2的分辨率要低.图8和9给出了数据1和2的对比实验结果，不同颜色表示不同的簇.分别利用实验数据1和2并使用不同的方法所得到的聚簇数目对比结果如表4和5所示.