车窗三维点云数据修复算法

• 作者: 马园 马荣贵 骆磊
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 点云处理 边界提取 孔洞修复 曲面拟合 主成分分析 径向基函数 聚类算法
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.7
• 字数: 4394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.07.002

摘要

目前车辆轮廓检测主要使用激光扫描技术,其过程为车辆低速通过龙门架,由安装在龙门架两端的测距雷达扫描车辆,在使用测距雷达获取车辆点云数据时,由于入射角过大,会在车窗处产生不正常的噪声点.针对车窗处点云数据异常的问题,提出车窗处点云数据修复算法.首先使用主成分分析法获得车辆点云数据的法矢,达到丰富点云数据信息的目的,之后将三维信息和法向量信息结合,利用聚类算法获得车辆侧面的三维数据和法向量,并且利用确定的三维数据和法向量的范围将侧面提取,结合曲面拟合去除特殊噪声点,再使用改进的8邻域深度差的方式提取车窗边界,最后利用径向基函数修复车窗点云数据.通过对多种车辆的车窗进行数据修复,验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马荣贵	长安大学信息工程学院	35	307	10.0	15.0
2	骆磊	长安大学信息工程学院	3	2	1.0	1.0
3	马园	长安大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0