车载LiDAR海量点云数据管理与可视化研究

发布时间：2018-01-06 22:28

  本文关键词：车载LiDAR海量点云数据管理与可视化研究　出处：《武汉大学学报(信息科学版)》2017年08期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为了支持车载移动激光扫描点云数据的高效管理与快速可视化,提出了一种适用于车载海量点云的数据组织方法。该方法将原始点云数据分段后生成轨迹信息用于快速索引,分别对每段数据建立基于八叉树结构的LOD(levels of detail)索引,并采用多线程动态调度技术实现基于视点的海量点云渲染与漫游,显著提高了车载点云数据的调度效率。实验结果证明该点云数据组织方法是一种适合车载点云数据的高效管理方法。
[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.

【作者单位】： 武汉大学测绘学院;
【基金】：测绘地理信息公益性行业科研专项(201512008)~~
【分类号】：TP274;TP333
【正文快照】： 车载LiDAR(light　detection　and　ranging)系载点云数据的管理调度和快速可视化的方法。统作为一种快速的空间数据获取手段,广泛运用于数字城市、基础测绘、城市规划、道路改建等领1　车载点云数据快速导航方法域[1]。但车载LiDAR系统获取的数据具有海量特性,数据调度耗时,

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1389800