它主要由层次聚类和K-means聚类算法组成,它们针对不同的挑战,使用不同的技巧来实现点云的聚类目的。 一、层次聚类 层次聚类是一种流行的聚类算法,它旨在将数据层次化,即通过将输入数据组织成一系列有层次关系的子集,以便标识不同类别的点云。 利用层次聚类算法,可以在较小的数据集上获得更好的聚类结果,因为它对...
点云区域生长聚类算法是一种基于邻域关系的聚类算法,可以自动将点云数据集划分为不同的区域或聚类。该算法通过对点云数据中的每一个点进行生长操作,将具有相似特性的点连接在一起,形成一个个点云区域。这种算法基于点与点之间的距离和相似性度量来确定是否将两个点合并为一个区域,从而实现点云的聚类。 本文旨在介...
点云聚类算法的主要步骤包 括:预处理、特征提取、聚类计算和评估。 预处理是点云聚类算法的第一步,它的目的是消除噪声并为后续步 骤做准备。这一步骤可以使用滤波、简化和裁剪等技术来改善点云 数据的质量。 接下来是特征提取步骤。特征提取是点云聚类算法的关键步骤,它 的目的是为点云数据提取具有代表性的特征...
摘要 本发明公开了一种三维点云聚类的算法,具体包括以下步骤:S1、设定聚类中心集,将设备采集的大量点云数据导入聚内中心集设定单元内,选取聚类中心Z1,S2、计算阈值T,S3、寻找所有聚类中心,本发明涉及三维点云聚内技术领域。该三维点云聚类的算法,能够在设备采集的大量点云数据内寻找第二个聚类中心Z2,对给定的点...
一种建筑点云中分离单体建筑的密度聚类算法专利信息由爱企查专利频道提供,一种建筑点云中分离单体建筑的密度聚类算法说明:本发明涉及一种建筑点云中分离单体建筑的密度聚类算法,将密度聚类思想应用于单体建筑的分离过程。本...专利查询请上爱企查
专利名称 基于重采样方法和仿射聚类算法的点云简化处理方法 申请号 2009101022261 申请日期 2009-09-04 公布/公告号 CN101650838 公布/公告日期 2010-02-17 发明人 陈胜勇,李兰兰,管秋,刘盛,杜小艳,胡正周 专利申请人 浙江工业大学 专利代理人 王兵;王利强 专利代理机构 杭州天正专利事务所有限公司 专利类型 发明...
摘要: 针对原始结构光钢轨轮廓点云数据量大、强噪声和离群杂点多的问题,本文提出了一种欧式聚类融合多种传统滤波方式的钢轨点云自适应精简的方法。采用点云欧式距离为特征量的聚类分割方法用于无效杂散点数据的识别和精简,采用统计滤波结合均匀体素下...
一种建筑点云中分离单体建筑的密度聚类算法专利信息由爱企查专利频道提供,一种建筑点云中分离单体建筑的密度聚类算法说明:本发明涉及一种建筑点云中分离单体建筑的密度聚类算法,将密度聚类思想应用于单体建筑的分离过程。本发明抗...专利查询请上爱企查