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密度聚类算法在连续分布点云去噪中的应用 被引量:16
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作者 张巧英 陈浩 朱爽 《地理空间信息》 2011年第6期101-104,2+1,共4页
在原始测量获取的点云数据中,除了目标数据外,还有大量的噪声数据。噪声往往无规律地分布在目标物体周围,难以用统一数学模型区分。基于密度的聚类算法将簇定义为密度相连的点的最大集合,能发现任意形状、大小的类簇,将该算法应用在点... 在原始测量获取的点云数据中,除了目标数据外,还有大量的噪声数据。噪声往往无规律地分布在目标物体周围,难以用统一数学模型区分。基于密度的聚类算法将簇定义为密度相连的点的最大集合,能发现任意形状、大小的类簇,将该算法应用在点云去噪中,能将密度分布连续点进行聚类,从中提取出目标点云。 展开更多
关键词 基于密度的聚类 密度分布 去噪
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一种基于全天相机云图的云量测量指标
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作者 张雨昕 邱波 +2 位作者 石超君 李梦慈 相冠杰 《天文研究与技术》 CSCD 2021年第3期413-420,共8页
全天相机云图是监测云量的重要手段,提出了一种新的云量测量量化指标——云分布密度(Cloud Distribution Density of ASI Images,ASICDD),并基于该指标建立全天相机云图自动分类系统。首先对云图进行去噪,利用最大类间方差法(Otsu)分割... 全天相机云图是监测云量的重要手段,提出了一种新的云量测量量化指标——云分布密度(Cloud Distribution Density of ASI Images,ASICDD),并基于该指标建立全天相机云图自动分类系统。首先对云图进行去噪,利用最大类间方差法(Otsu)分割云区域;然后对去除背景的云区域图像使用云分布密度计算云量;最后使用4种传统的分类器(支持向量机、K最近邻、决策树和随机森林)根据计算数值进行自动分类并评估各分类器的性能。结果表明,云分布密度可作为评判全天相机云图云量的数值指标;基于云分布密度建立的云图自动分类系统实现了较高的识别准确率,其中随机森林法的分类效果最好,各类云图的识别准确率达到95%以上。 展开更多
关键词 云分布密度 全天相机 30 m口径望远镜 量测量
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基于摆动单线激光雷达的大场景稠密点云地图创建系统 被引量:12
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作者 钱超杰 杨明 +2 位作者 戚明旭 王春香 王冰 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期464-472,492,共10页
在创建大场景稠密点云地图时,由于当前的各类环境3维测量系统难以兼顾大范围和高密度的点云测量要求,为此设计了一种基于摆动单线激光雷达的大场景稠密点云地图创建系统.首先,实现了大型激光雷达稳定精确的全向摆动.然后,给出了单点采... 在创建大场景稠密点云地图时,由于当前的各类环境3维测量系统难以兼顾大范围和高密度的点云测量要求,为此设计了一种基于摆动单线激光雷达的大场景稠密点云地图创建系统.首先,实现了大型激光雷达稳定精确的全向摆动.然后,给出了单点采集点云的拼接方法和多点采集点云的配准方法.最后,提出了一种3维点云投影密度的分析方法,并对仿真测量结果进行了对比与评价.实验结果表明,本系统的有效测量距离超过75m、测量范围覆盖俯仰±45°、点云间距小于20cm、点云分布均匀,装置的视野范围和点云分布可进行调节,并能通过多点配准对更大场景进行建图. 展开更多
关键词 大场景 稠密点 摆动激光雷达 地图重建 密度分布
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