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基于激光雷达传感器，提出了一种道路路锥识别方法。首先，在传统DBSCAN聚类算法的基础上改进算法搜寻核心点的方式，对雷达所采集的数据进行快速地分割、聚类。接着，分析类簇，对每帧数据的类簇进行特征采样并赋予标签值。最后，通过支持向量机(SVM)训练样本数据，利用网格化搜索与交叉验证法优化SVM参数，得到类簇分类模型，用于识别路锥。实验结果表明，改进后的DBSCAN算法计算效率有了显著提升，并且对点云的聚类更具有针对性。经过多次随机数据集检测，分类模型的准确率保持在93%以上，实现了对路锥的有效识别。
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激光与红外
Year： 2022
Issue： 12
Volume： 52
Page： 1796-1803
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