基于RBF神经网络的点云滤波与空洞修复研究

• 作者: 孙伟 马占武
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 三维激光扫描仪 点云滤波 空洞修复 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 3S技术与应用
• 页码范围: 105-108
• 页数: 4页
• 分类号: P228
• 字数: 2189字
• 语种: 中文

摘要

三维激光扫描仪作为一种新型高科技产品,它的应用已经渗透到国民经济的各个方面.如何高效地对点云数据进行滤波以及空洞修复,已成为当下研究的热点问题.针对目前点云滤波与空洞修复中存在的效率与准确性等问题,利用RBF(Radial Basis Function)神经网络最佳非线性逼近以及快速收敛能力,提出了一种基于RBF神经网络的点云滤波与空洞修复算法研究.通过真实扫描数据进行实验,结果显示该算法具有很高的预测精度,并且对点云空洞具有很好的修复效果,可为实际工程应用提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙伟		4	2	1.0	1.0
2	马占武		1	0	0.0	0.0