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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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单位广西空间信息与测绘重点实验室; 桂林理工大学
