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摘要:
提出了一种针对密集圆形管道点云数据的自动分割算法,通过八叉树结构将点云划分为若干个子块,并建立其空间邻域关系,采用基于法向量条件约束的随机采样一致性算法移除子块内的大区域平面,同时运用欧氏距离聚类和基于平滑条件约束的区域增长分割算法再次细化数据.实验结果表明:提出的自动分割算法在处理大小为6 m×12 m×16 m的点云空间数据时,4线程并行计算仅耗时9 s,精确率达到90%以上.因此,所提算法能够快速、准确地分割管道点云数据,具有较高的应用价值.
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文献信息
篇名 一种密集管道点云数据自动分割算法
来源期刊 中国激光 学科 地球科学
关键词 测量 三维激光扫描 自动分割 随机采样一致性算法 密集管道
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 测量与计量
研究方向 页码范围 158-166
页数 9页 分类号 P232
字数 语种 中文
DOI 10.3788/CJL201845.1104004
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
测量
三维激光扫描
自动分割
随机采样一致性算法
密集管道
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国激光
月刊
0258-7025
31-1339/TN
大16开
上海市嘉定区清河路390号 上海800-211邮政信箱
4-201
1974
chi
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