SSA-BP神经网络在无人机点云孔洞修补的应用 |
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作者姓名: | 吕富强 唐诗华 张炎 宋晓辉 胡鹏程 李翥 |
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作者单位: | 桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(42064003); |
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摘 要: | 为了解决无人机点云数据中的孔洞修补问题,本文提出了基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的无人机点云孔洞修补方法。首先利用麻雀搜索算法对传统的BP神经网络进行初始权重与阈值的优化,再将麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法(SSA-BP)运用于无人机点云数据中孔洞的修补。为了验证算法的可行性,将SSA-BP神经网络与传统的BP神经网络、最小二乘支持向量机(LSSVM)两组算法进行精度比较。试验结果表明:SSA-BP神经网络算法的修补精度高于另外两组对比算法,且SSA优化后的BP神经网络稳定性更强,在复杂地形孔洞的修补中仍具有较好的修补效果。
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关 键 词: | 孔洞修补 麻雀搜索算法 优化 BP神经网络 精度比较 |
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