【摘 要】
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针对港口装卸设备位姿变化明显的特点，提出了一种基于区域生长思想的K-Normal聚类算法。该算法在区域生长聚类思想基础上，在进行K邻域搜索时分段进行随点云局部密度改变的距离阈值判定以及法向量夹角判定完成准确聚类，能有效避免过分割与欠分割。聚类完成后通过PCA算法计算不同聚类的特征值，构建特征模型作为全局特征，以特征模型为输入构造SVM分类器，完成港口不同目标的识别，识别正确率达90.5%。
【基金项目】
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武汉新港管委会（省部级纵向）港航监测项目；
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针对港口装卸设备位姿变化明显的特点，提出了一种基于区域生长思想的K-Normal聚类算法。该算法在区域生长聚类思想基础上，在进行K邻域搜索时分段进行随点云局部密度改变的距离阈值判定以及法向量夹角判定完成准确聚类，能有效避免过分割与欠分割。聚类完成后通过PCA算法计算不同聚类的特征值，构建特征模型作为全局特征，以特征模型为输入构造SVM分类器，完成港口不同目标的识别，识别正确率达90.5%。
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