本文關(guān)鍵詞：車載LiDAR海量點云數(shù)據(jù)管理與可視化研究　出處：《武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 車載激光掃描 八叉樹 點云數(shù)據(jù)管理 可視化 移動測量

【摘要】：為了支持車載移動激光掃描點云數(shù)據(jù)的高效管理與快速可視化,提出了一種適用于車載海量點云的數(shù)據(jù)組織方法。該方法將原始點云數(shù)據(jù)分段后生成軌跡信息用于快速索引,分別對每段數(shù)據(jù)建立基于八叉樹結(jié)構(gòu)的LOD(levels of detail)索引,并采用多線程動態(tài)調(diào)度技術(shù)實現(xiàn)基于視點的海量點云渲染與漫游,顯著提高了車載點云數(shù)據(jù)的調(diào)度效率。實驗結(jié)果證明該點云數(shù)據(jù)組織方法是一種適合車載點云數(shù)據(jù)的高效管理方法。
[Abstract]:In order to support the efficient management of mobile laser scanning point cloud data and visualization, this paper proposes a data organization method for vehicular massive point cloud. The method will be generated after the original point cloud data segment trajectory information for fast indexing, respectively for each data set up the octree structure based on LOD (levels of detail) the index, and the realization of massive point cloud rendering and roaming view based on multi thread dynamic scheduling technology, improves the vehicle scheduling efficiency of point cloud data. The experimental results show that the point cloud data organization method is a suitable vehicle for point cloud data management method.

【作者單位】： 武漢大學(xué)測繪學(xué)院;
【基金】：測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(201512008)~~
【分類號】：TP274;TP333
【正文快照】： 車載LiDAR(light　detection　and　ranging)系載點云數(shù)據(jù)的管理調(diào)度和快速可視化的方法。統(tǒng)作為一種快速的空間數(shù)據(jù)獲取手段,廣泛運用于數(shù)字城市、基礎(chǔ)測繪、城市規(guī)劃、道路改建等領(lǐng)1　車載點云數(shù)據(jù)快速導(dǎo)航方法域[1]。但車載LiDAR系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)具有海量特性,數(shù)據(jù)調(diào)度耗時,

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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9 喻W毶，

本文編號：1389800