【摘要】：激光點云邊界包含豐富的特征信息,傳統(tǒng)邊界數(shù)據(jù)提取方法獲取的數(shù)據(jù)集合存在完整度低、精度差的不足。提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的激光點云邊界數(shù)據(jù)提取方法研究,首先在大數(shù)據(jù)框架下構(gòu)建一種用于激光點云邊界數(shù)據(jù)提取的云模型,利用模型對激光點云邊界進(jìn)行數(shù)據(jù)分類和配準(zhǔn);最后利用邊緣檢測算子對激光點云邊界各點的曲率和法向矢量進(jìn)行識別和分析,實現(xiàn)對點云邊界數(shù)據(jù)的精確提取。仿真實驗數(shù)據(jù)表明,提出的激光點云邊界數(shù)據(jù)提取方法,具有更高數(shù)據(jù)分類和提取精度和更優(yōu)邊界曲線擬合效果。
[Abstract]:The laser point cloud boundary contains abundant feature information, and the data set obtained by the traditional boundary data extraction method has the disadvantages of low integrity and poor accuracy. A method of extracting laser point cloud boundary data based on big data analysis is proposed. Firstly, a cloud model for extracting laser point cloud boundary data is constructed under the framework of big data. Finally, the edge detection operator is used to identify and analyze the curvature and normal vector of the laser point cloud boundary, so as to extract the point cloud boundary data accurately. The simulation results show that the proposed method has higher data classification accuracy and better boundary curve fitting effect.
【作者單位】： 黃淮學(xué)院信息工程學(xué)院;
【基金】：河南省科技計劃項目(No.172102210117) 河南省駐馬店市科技計劃項目(No.17135)
【分類號】：TN249;TP311.13

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本文編號：2202497