新的点云数据精简存储方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 15次 | 上传用户:xpzcz1987
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
海量点云数据的精简存储是逆向建模的一个关键环节,针对单站地面固定式三维激光扫描点云扇形等特点,提出了一种新的点云精简存储方法——扇形网格法。对点云数据遍历一次,即完成对点云的精简、降噪与存储,并用VC++6.0编写实现。多站扫描点云的配准、拼接,如果在单站点云经过扇形网格法处理后进行,会更快速高效。在与传统点云压缩算法分析对比的基础上,对其特点进行了分析,对在战场地形数字化中的适用性进行了验证。
其他文献
为了提高软件开发效率、实现软件过程管理规范化,将工作流技术应用于软件开发过程,实现软件过程自动化管理。软件过程工程元模型(SPEM)是软件过程建模的基础,是一种通用的框架,适合不同类型的生命周期模型。根据软件过程的特点,扩展了工作流元模型,制定了SPEM和工作流元模型之间的映射规则,实现了这两种元模型之间的映射,以瀑布模型为例验证了具有软件过程特点的工作流元模型的有效性。通过工作流引擎解析映射后的
电子产品出新的速度常常在刷新我们的眼球。然而,作为电子产品研发过程中的重要测试测量工具,测试设备的出新与突破更是考验测试测量厂商技术功底的事,毕竟,测试设备的测试精
针对粒子群优化算法中典型线性递减策略的惯性权重不能和运算过程中非线性变化的特点相匹配的问题,提出一种用典型线性递减策略和动态变化策略相结合的方法来确定惯性权重的粒子群优化算法(L-DPSO)。该算法充分利用了线性递减策略的线性和动态变化策略的非线性特点,对两种策略赋予了相应的权重。然后将L-DPSO算法和单独使用典型线性递减策略来确定惯性权重的粒子群优化算法(LPSO)及单独使用动态变化策略来确定
<正> 1848年,由82位商人成功地发起并组建了美国第一家中心贸易所——芝加哥贸易所(CBOT)。此后,美国期货市场经历了140多年的发展历史。日益活跃的期货贸易不仅极大地促进了
针对人类短编码序列的识别问题,根据碱基在密码子三个位置的偏性和碱基自身物理化学性质的分类,提出一种新的图形表示方法——YKW图形,然后在此图形上,提取了9个有效的面积矩阵特征,识别过程中,为了提高识别率利用递增特征选择算法添加4个统计特征,并采用主元分析(PCA)方法对这13个特征降维,最后使用支持向量机(SVM)对人类的短编码序列进行编码区/非编码区识别。实验结果表明,与其他方法相比,该方法使用
电压波动和闪变是电能质量的重要指标,研究电压波动和闪变对于规范和提高电能质量有着重要的意义。国标《电能质量电压允许波动和闪变》曾先后两次对电压变动频度的定义进行了
三维编织复合材料在航天中应用中具有突出优势,在先进复合材料制造集成中存在自动化程度低,产品均匀度,重复性差等问题。本文根据三维编织复合材料编织工艺特点,研究开发了具
现场局部放电在线检测过程中常伴随有白噪声和窄带周期性干扰,为局部放电信号的检测带来很大的困难。为了从强的噪声干扰中有效的提取局部放电信号,本文提出了一种小波包变换和