公开(公告)号：CN117765266B

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202311866072.X

申请日：2023-12-29

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 肖文 ,  李培广 ,  唐苗 ,  陈能成

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种基于距离与密度的点云背景自适应过滤方法，包括以下步骤：依据激光雷达的特性，将点云数据转化为矩阵形式，并构建点云矩阵与背景矩阵；通过对比点云矩阵和背景矩阵的距离参数，实现对点云矩阵的背景差分处理；在差分后的点云矩阵上应用基于密度的椭圆形聚类模型进行自适应聚类。本发明的有益效果是：本发明主要解决固定站激光雷达数据量大、数据冗余以及处理时间长等问题，通过采用基于距离与密度的点云背景自适应过滤方法，可以有效地减低固定站激光雷达的数据量、更准确地保留有效数据、并显著缩短处理时间。

公开(公告)号：CN117765266A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311866072.X

申请日：2023-12-29

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 肖文 ,  李培广 ,  唐苗 ,  陈能成

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种基于距离与密度的点云背景自适应过滤方法，包括以下步骤：依据激光雷达的特性，将点云数据转化为矩阵形式，并构建点云矩阵与背景矩阵；通过对比点云矩阵和背景矩阵的距离参数，实现对点云矩阵的背景差分处理；在差分后的点云矩阵上应用基于密度的椭圆形聚类模型进行自适应聚类。本发明的有益效果是：本发明主要解决固定站激光雷达数据量大、数据冗余以及处理时间长等问题，通过采用基于距离与密度的点云背景自适应过滤方法，可以有效地减低固定站激光雷达的数据量、更准确地保留有效数据、并显著缩短处理时间。