基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法.docx
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基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法标题:基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法摘要:近年来,随着激光雷达(LiDAR)的迅速发展,其在城区点云数据获取方面的应用越来越广泛。然而,城市环境中存在着大量的杂乱数据,如建筑物、树木、电线等,这些杂乱数据给城区点云数据的处理和分析带来了很大的挑战。因此,点云滤波是城区点云数据处理中的一个重要环节。本文提出了一种基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法。首先,通过迭代粗分类的方法,将点云数据分为地面点和非地面点。然后,采用一种新的分类算法对
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基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类摘要:机载LiDAR(LightDetectionandRanging,光探测与测距)技术已经成为获取高精度地形数据和三维点云的主要方法之一。点云的分类在许多应用领域中具有重要意义,例如地质勘探、城市规划以及环境监测等。然而,由于点云数据的大规模和高维特性,点云分类面临许多挑战。为解决这些问题,本论文提出了一种基于改进层次分析(AnalyticHierarchyProcess,AHP)的机载LiDAR点云分类方法。关键词:机载
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基于双边滤波改进的点云平滑算法摘要点云数据平滑是点云处理中的重要任务之一,它可用于去除噪声、填补缺失数据以及改善点云质量。当前最常用的点云平滑方法之一是双边滤波,它能够在去除噪声的同时保留点云的细节信息。然而,传统的双边滤波算法在处理大规模的点云数据时存在计算复杂度高和运行速度慢的问题。为了解决这一问题,本文提出了一种基于双边滤波改进的点云平滑算法。首先,本文对传统的双边滤波算法进行了分析与总结,明确了其优点与不足。然后,针对双边滤波算法的运行速度慢的问题,本文提出了一种基于网格化的点云数据处理方法。该方
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基于语义推理的城区机载LiDAR分割点云分类摘要近年来,随着无人驾驶和智能城市的发展,城市的三维重建和分割越来越受到重视。在这个过程中,机载LiDAR扫描技术在高效获取城市环境中的点云数据方面具有很大的优势。同时,基于语义推理的点云分类方法也成为了当前研究的热点。本文基于机载LiDAR采集的城市环境点云数据,提出了一种基于语义推理的点云分割与分类方法,可以有效地提高城市环境点云数据的分类精度和处理效率。关键词:语义推理,机载LiDAR,点云分类,城市环境引言城市环境中的点云数据包含了很多重要的信息,例如建
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机载LiDAR点云数据滤波算法研究的综述报告机载LiDAR是用激光扫描地形并收集反射光,从而生成高精度三维点云数据的一种技术。在应用于地理测绘、遥感、建筑及城市规划等领域时,通常需要对采集到的LiDAR点云数据进行滤波处理,以消除噪声,减少数据量和提高点云质量等目的。本文将对机载LiDAR点云数据滤波算法进行综述,介绍几种主要的点云滤波算法。1.体素格滤波算法(VoxelGridFilter)体素格滤波算法是最常用和最简单的算法之一,它将点云数据划分为等大小的体素单元,并在每个体素单元中计算一个平均点值,