《表2 杆状道路设施分类结果定量分析》
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《基于三维激光点云的复杂道路场景杆状交通设施语义分类》
由表2可知,在数据集Ⅰ中一共检测到94个杆状道路对象,其中被正确标注90个。数据集Ⅱ和数据集Ⅲ分别检测到197、168个以及正确分类186、165个。图9显示了数据集中分类结果的部分例子,对交通标志(悬臂式、柱式)和杆(路灯、电线杆、红绿灯)进行了正确分类。为检验本文方法对多类型杆状道路目标语义分类的精度,对各个目标的准确率、召回率进行计算(见表2)。从表2可以看出3个数据中路灯目标提取的准确率和召回率最稳定且较高,均超过了97%;3个数据集的精度分别是95.7%、94.4%和98.2%,平均精度达到了96.1%。同时对本文方法与现有方法(Yang et al.,2015)的整体精度方面进行了对比,比较结果如表3。结果表明本文方法较现有方法,整体精度提高约4%。
图表编号 | XD00224728300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.09.01 |
作者 | 汤涌、项铮、蒋腾平 |
绘制单位 | 速度时空信息科技股份有限公司、南京国图信息产业有限公司、江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |