激光三维扫描点云数据采集与结构存储优化模型

发布时间：2017-12-20 08:25

本文关键词：激光三维扫描点云数据采集与结构存储优化模型　出处：《激光杂志》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对三维扫描云数据存储开销过大,冗余数据干扰强的难题,提出基于块匹配特征压缩和自适应属性聚类的存储模型,并应用于激光三维扫描点云数据存储中。通过对激光三维扫描点云数据结构分析,对云数据信息流进行非线性时间序列重组分块,对激光三维扫描点云数据采用特征压缩器进行块匹配特征压缩,降低数据存储开销,结合模糊C均值算法实现数据的存储结构优化。通过实验进行性能分析,结果表明,采用该存储模型进行激光三维扫描点云数据采集与存储,数据属性特征匹配和聚类性能较好,提高数据存储的吞吐量,降低存储开销。
【作者单位】：吉林医药学院;
【基金】：吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(2016232000)
【分类号】：TN24;TP274.2
【正文快照】： 激光三维扫描点云数据是通过激光扫描,实现对三维结构模型的产品构件的特征分析和重构,激光三维扫描点云数据的处理在测绘、地质勘探、仓储管理和物流收发等领域具有较高的应用价值[1-3]。激光三维扫描点云数据的数据规模较大,在采集和存储过程中受到相似性三维结构的干扰较多

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