基于二维的地面点云数据组织研究
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作者:
作者单位:

(后勤学院模拟训练中心,北京 100858)

作者简介:

张有亮(1986—),男,河北人,博士,从事指挥信息系统、军事运筹学研究。

通讯作者:

中图分类号:

TP391

基金项目:


Research on Organization of Ground Point Cloud Based on 2D
Author:
Affiliation:

(Simulation Training Center, Logistics Academy, Beijing 100858, China)

Fund Project:

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    摘要:

    点云数据的海量性一直是制约点云数据处理方法的重要因素。为了寻找一种高效空间索引方法来管理海 量地面点云数据,笔者通过分析LiDAR 地面点云的特点,提出了一种基于平面直角坐标网和四叉树的二维点云数据 组织方法——坐标网-四叉树联合准则法。实验结果证明:将规则网格与四叉树的方法相结合,较大程度地提高了点 云数据组织与索引的效率。但是,格网间距大小的设定还没有定量的标准,需要在以后实践中进一步进行研究总结。

    Abstract:

    The magnanimity of cloud point data is a key restricting factor for its processing. To find out an efficient method for massive ground cloud point management, the authors have analyzed the features of LiDAR cloud point data, and proposed a Cartesian coordinates – quad tree jointed method for 2D cloud point data organization, which is based on plane Cartesian coordinates and quad tree. Experiments show that the proposed method greatly improves the efficiency of data organization and data index. However, it is a future work to quantitatively determine the size of the grid interconnection.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

张有亮.基于二维的地面点云数据组织研究[J].,2016,35(07):66-68.

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  • 收稿日期:2015-10-13
  • 最后修改日期:2015-11-24
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  • 在线发布日期: 2018-11-07
  • 出版日期:
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