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公开(公告)号：CN118312880A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410419681.9
申请日：2024-04-09
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种基于DBSCAN聚类的优化RANSAC点云平面拟合方法，包括：1、对原始点云数据预处理；2、计算点云数据中每个点的法向量并进行定向；3、使用DBSCAN密度聚类寻找初始点集合；4、从初始点集合中随机抽取初始样本点，拟合得到初始拟合平面模型参数；5、计算点云数据中余下所有点到初始拟合平面的距离，不满足距离阈值的点判定为外点；6、计算满足距离阈值的点的法向量与初始拟合平面法向量的夹角，满足夹角阈值的点判定为内点；7、当内点个数满足要求则保留模型；8、当采样次数达到迭代阈值则停止迭代，将内点个数最多的平面模型作为拟合结果，否则返回步骤4。该方法可以提高点云平面的拟合精度和鲁棒性，在保证拟合效率的同时降低误识别概率。
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