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密度聚类方法在点云数据分割中的应用研究
引用本文:王春晓,庞帅峰.密度聚类方法在点云数据分割中的应用研究[J].测绘与空间地理信息,2015(1):44-47.
作者姓名:王春晓  庞帅峰
作者单位:1. 海岛礁 测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室,海南海口570203; 国家测绘地理信息局第七地形测量队,海南海口570203; 山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266510;2. 海岛礁 测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室,海南海口570203; 国家测绘地理信息局第七地形测量队,海南海口570203
基金项目:海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室项目
摘    要:点云数据分割是点云数据处理的主要工作,也是实现地物自动识别的前提和关键环节,由于各种原因,目前点云数据分割自动化程度不高,尚需进一步的深入研究。本文以机载云数据为研究对象,提出了基于密度聚类方法的激光点云数据分割方法,该方法具有速度快、分割效果好、适应性强等优势,为后续的地物自动识别奠定了基础。

关 键 词:LiDAR  点云  密度聚类  自动分割

T he Application of Density Cl us tering Method in the Point Cloud Da ta Segmentation
WANG Chun-xiao,PANG Shuai-feng.T he Application of Density Cl us tering Method in the Point Cloud Da ta Segmentation[J].Geomatics & Spatial Information Technology,2015(1):44-47.
Authors:WANG Chun-xiao  PANG Shuai-feng
Abstract:Point cloud data segmentation is a major work of point cloud data processing and it is also the premise and key step to a -chieve automatic object recognition .However, due to various reasons the degree of automatic point cloud segmentation is not very high, further study is still needed .In this paper, the density clustering methods in laser point cloud data segmentation is presented and experiments have been done on airborne cloud data .The result shows that this method has higher speed , better segmentation re-sults, more applicable and other advantages .The method laid the foundation for subsequent automatic object recognition in the fea -ture.
Keywords:LiDAR  point cloud  density clustering  automatic segmentation
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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