海量点云数据的自适应处理方法、系统及设备.pdf
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海量点云数据的自适应处理方法、系统及设备.pdf
本申请涉及计算机技术领域,公开了一种海量点云数据的自适应处理方法及系统。该方法包括:根据点云文件中的点云数据的实际总点数和预估深度,构建所述点云数据对应的八叉树框架,遍历所述点云数据,基于所述八叉树框架的叶子节点的可用缓存状态,将点云数据插入到所述八叉树框架的对应叶子节点;并行对八叉树框架中的大叶子节点构建子八叉树,其中,所述大叶子节点是指容纳的点云数据的点个数超过了节点所允许容纳的点个数最大值的叶子节点;并行对八叉树框架及其子八叉树的非叶子节点进行聚合和抽稀,生成八叉树。本申请能够更有效地保障对海量点云
海量点云数据滤波处理方法研究.docx
海量点云数据滤波处理方法研究随着三维扫描技术和激光雷达技术等相继发展,海量点云数据的获取和处理已经得到了极大的发展和普及。然而,海量点云数据处理仍然存在一些困难,其中最重要的问题之一就是如何进行滤波处理。点云滤波处理是点云处理中的一个重要环节,它的目的是通过去除异常点(包括离群点、噪声点等),使得点云数据更加准确、可靠和可视化。点云滤波技术分为两大类:基于无模型和基于模型。基于无模型的点云滤波技术主要是对点云数据进行分析,从而找出其内在规律与特征,进而进行滤波。常用的基于无模型的滤波方法包括统计学滤波、距
一种海量点云数据的处理方法.pdf
本发明公开了一种海量点云数据的处理方法,包括点云数据的存储、渲染和捕捉,其中存储方法利用非平衡八叉树存储点云数据,将非平衡八叉树中的同一个叶子节点中的点集合连续存储在同一文件中,从而提高查找的速度;并在非平衡八叉树存储的基础上对存储的点云数据进行渲染和捕捉,提高获取速度,从而提高点云显示和捕捉的效率。
一种海量点云数据处理与可视化方法及系统.pdf
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海量点云处理与数据拼合技术研究.docx
海量点云处理与数据拼合技术研究一、前言随着技术的不断发展和应用的不断拓展,点云技术在三维建模、智能交通、安全监测、虚拟现实等领域得到广泛应用。传统上,点云数据需要通过空间扫描仪等设备采集。但随着设备和算法的不断创新和改进,点云处理和数据拼合的技术也得到了快速的发展。点云技术提供了被观察对象的多个角度的3D视图,广泛适用于机器人、自动驾驶、LIDAR等领域。本文介绍了海量点云处理和数据拼合的技术和发展。二、海量点云的处理和存储对于海量点云数据的处理和存储,主要面临以下三个挑战:1.数据规模庞大:点云数据相对