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海量激光点云数据的关键特征准确定位输出方法
被引量：
2
1
作者
孙秀娟
《激光杂志》
北大核心
2019年第4期113-117,共5页
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,...
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
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职称材料
题名
海量激光点云数据的关键特征准确定位输出方法
被引量：
2
1
作者
孙秀娟
机构
北京工业职业技术学院电气与信息工程学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2019年第4期113-117,共5页
文摘
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。
关键词
海量激光点云数据
定位输出
关联尺度特征
聚类
Keywords
massive laser point cloud data
positioning output
correlation scale features
clustering
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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出处
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1
海量激光点云数据的关键特征准确定位输出方法
孙秀娟
《激光杂志》
北大核心
2019
2
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