大数据分析下提取激光点云边界数据

发布时间：2018-08-25 09:43

【摘要】：激光点云边界包含丰富的特征信息,传统边界数据提取方法获取的数据集合存在完整度低、精度差的不足。提出一种基于大数据分析的激光点云边界数据提取方法研究,首先在大数据框架下构建一种用于激光点云边界数据提取的云模型,利用模型对激光点云边界进行数据分类和配准;最后利用边缘检测算子对激光点云边界各点的曲率和法向矢量进行识别和分析,实现对点云边界数据的精确提取。仿真实验数据表明,提出的激光点云边界数据提取方法,具有更高数据分类和提取精度和更优边界曲线拟合效果。
[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.
【作者单位】： 黄淮学院信息工程学院;
【基金】：河南省科技计划项目(No.172102210117) 河南省驻马店市科技计划项目(No.17135)
【分类号】：TN249;TP311.13

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本文编号：2202497