基于数据筛选的无人机测绘数据异常检测

为降低无人机测绘数据异常检测的误检率、漏检率,缩短检测时间,文章提出一种基于数据筛选的无人机测绘数据异常检测方法。采用支持向量机对无人机测绘数据进行数据流分块、竖向规范化处理及时间切片处理等预处理;基于卷积神经网络分析数据确定数据潜在规律;采用无监督聚类算法对数据进行聚类,利用滑动窗口处理得到数据流簇心因子并进行聚类;根据判断标准对异常数据分块处理,确定是否存在异常因子;采用重叠累加值计算方法对异常数据点进行筛选,完成无人机测绘数据异常检测。实验结果表明:与传统卷积神经网络方法相比,采用该方法对异常数据检测,其误检率降低了约11%、漏检率降低约8.1%,并且检测时间缩短了11.3 min。