海量激光点云数据的关键特征准确定位输出方法

• 作者: 孙秀娟
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 海量激光点云数据 定位输出 关联尺度特征 聚类
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络
• 页码范围: 113-117
• 页数: 5页
• 分类号: TN249
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.04.113

摘要

为解决海量激光点云数据定位受干扰影响较大,准确性较差等问题,提出一种海量激光点云数据的关键特征准确定位输出方法.采用FP-tree微蜂窝树结构模型进行海量激光点云数据的存储结构分布式部署,提取海量激光点云数据的关联尺度特征值,对提取的特征量进行模糊指向性聚类处理,采用循环迭代检测方法进行海量激光点云数据的定位检测,实现海量激光点云数据的关键特征准确定位输出.仿真结果表明,采用该方法进行海量激光点云数据的关键特征提取的准确性较高,精度较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙秀娟	北京工业职业技术学院电气与信息工程学院	17	53	5.0	6.0