基于分层聚类和拓扑连接模型的点云自适应简化

发布时间：2017-09-01 10:31

  本文关键词：基于分层聚类和拓扑连接模型的点云自适应简化

  更多相关文章： 激光扫描 数据简化 分层聚类 拓扑连接 非均匀细分 逆向工程

【摘要】：激光扫描测量在大尺寸海量点云数据采集中具有显著的优势,针对海量高密度线扫描点云采样中普遍存在的采样效率低、曲率适应性差的问题,在初始分层聚类建立K邻域的基础上,通过分析线状点云的空间几何特征,提出了线扫描点云矢量边对衍生算法,建立了拓扑连接模型;研究了基于线扫描点云特征参数的局部法矢加权系数计算方法,估算了拓扑结构中任意数据内点的局部法矢;构建了以法矢方差为细分准则的非均匀细分模型,实现了对高曲率初始类的非均匀细分。通过试验验证了算法的实用性。
【作者单位】： 北京航空航天大学交通科学与工程学院;北京航空航天大学新能源汽车高效动力传动与系统控制北京市重点实验室;密歇根大学机械工程系;北京航空航天大学能源与动力工程学院;
【关键词】： 激光扫描 数据简化 分层聚类 拓扑连接 非均匀细分 逆向工程
【基金】：国家自然科学基金项目(51205015) 国家留学基金项目(201406025039)
【分类号】：TP311.13;TN249
【正文快照】： 2.北京航空航天大学新能源汽车高效动力传动与系统控制北京市重点实验室,北京100191;3.密歇根大学机械工程系,安娜堡48109;4.北京航空航天大学能源与动力工程学院,北京100191)引言采样效率和曲率适应性是海量高密度线扫描点云采样的难点。传统的基于网格的算法[1-5]在保护特征

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本文编号：771575