《表4 不同特征矩阵构造的3种模型分类精度对比》

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《基于车载LiDAR点云的杆状地物分类研究》

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采用相同训练样本不同数量特征值进行对比试验，将训练样本分为3类，类别1特征矩阵构造为F=[Dm1，Dm2，Dm3，R，δ，σ]；类别2特征矩阵构造为F=[a1，a2，a3，R，δ，σ]；类别3特征矩阵构造为F=[a1，a2，a3，Dm1，Dm2，Dm3]，训练样本数均为杆状地物1 000根，不同训练样本所消耗时间及分类精确度如表4所示，由实验结果可知，各组分类精度差别不大，减少特征矩阵中的特征数量，会降低SVM模型对测试集的分类精度，原因在于，部分杆状地物单个或多个特征相似，当选取特征不足时，难以构建优越的SVM模型对杆状地物进行种类识别，但识别率均高于几何特征分类杆状地物。