| 海量激光点云数据的关键特征准确定位输出方法 |
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| 引用本文： | 孙秀娟. 海量激光点云数据的关键特征准确定位输出方法[J]. 激光杂志, 2019, 40(4): 113-117 |
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| 作者姓名： | 孙秀娟 |
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| 作者单位： | 北京工业职业技术学院 电气与信息工程学院,北京,100042 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 海量激光点云数据 定位输出 关联尺度特征 聚类 |
Accurate location and output method for key features of massive laser point cloud data |
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| SUN Xiujuan. Accurate location and output method for key features of massive laser point cloud data[J]. Laser Journal, 2019, 40(4): 113-117 |
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| Authors: | SUN Xiujuan |
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| Affiliation: | (School of electrical and information engineering, Beijing Polytechnic College, Beijing 100042, China) |
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| Abstract: | SUN Xiujuan(School of electrical and information engineering, Beijing Polytechnic College, Beijing 100042, China) |
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| Keywords: | massive laser point cloud data positioning output correlation scale features clustering |
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