海量点云数据分布式并行处理技术综述

• 作者: 宇超群 王鑫 门葆红
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 三维激光扫描 点云 大数据 并行计算 分布式存储
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机技术及应用
• 页码范围: 611-615
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 字数: 4651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2018.05.019

摘要

随着三维激光扫描技术的迅猛发展,测量过程中产生的点云数据量大幅增长,海量点云数据的高效处理遇到困难.针对海量点云数据的处理效率有待提高的问题,从大数据处理技术的角度,对近年点云处理领域出现的新技术进行探讨.首先分析点云数据的大数据特征;其次在分布式存储、并行计算技术层面,分析海量点云数据的研究现状,总结研究中达到的效果以及遇到的技术瓶颈;最后结合大数据技术以及点云数据处理的特点,对大数据背景下海量点云数据的处理提出展望,为海量点云数据的高效处理提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鑫		28	154	7.0	11.0
2	门葆红		12	48	4.0	6.0
3	宇超群		7	35	4.0	5.0