基于统计学的点云形态分类方法和分类装置

本申请涉及目标分类识别技术领域，提供了一种基于统计学的点云形态分类方法和分类装置。该方法通过自目标图像中获取目标点云向量，对目标点云向量的协方差矩阵进行特征值分解得到第一特征值、第二特征值和第一特征向量、第二特征向量，将目标点云向量投影至第一特征向量和第二特征向量方向后得到投影后的点云向量，确定投影后的点云向量的统计学参数，构建目标点云特征数据集并使用其训练SVM模型，该目标点云特征数据集中的每一点云特征数据均包括采用上述方法确定的统计学参数，最后使用训练后的SVM模型对待分类图像中的待分类点云进行分类识别，实现了高效、准确地对待分类点云进行分类识别，并且具有较强的空间变换鲁棒性。