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申请/专利权人：安徽建筑大学
摘要：本发明公开了基于点云数据的三维模型表面平整度优化方法，属于点云处理技术领域，包括以下步骤：S1：数据的采集与处理；S2：不平整点云的识别与优化。本发明能够自动识别点云数据中的不平整区域，而现有技术往往需要人工干预来识别这些区域，显著提高了效率和准确性；通过本发明提出的优化算法，优化了点云数据的表面平整度，减少了因表面不规则性导致的建模误差，提升了模型质量；通过自动化的识别和优化流程，减少了对人工操作的依赖，降低了因人工操作带来的误差和成本；最终输出的结果易于与其他三维建模软件和流程集成，方便用户进行后续的建模和分析工作。
主权项：1.基于点云数据的三维模型表面平整度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：数据的采集与处理根据预先规划好的采集线路及采集顺序，进行建筑原始激光点云数据采集工作，然后对数据进行预处理；步骤S2：不平整点云的识别与优化对经过预处理的点云数据进行坐标转换、特征识别，获取不平整点云，然后对其进行平整度优化，多次优化之后得到平整点云，实现基于点云数据的三维模型表面平整度优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽建筑大学 基于点云数据的三维模型表面平整度优化方法
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