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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明提供了一种深基坑的点云特征多维检索的CPXS算法，所属深基坑的点云数据处理算法技术领域，包括：将基坑扫描完成的LAS格式的点云数据导入python算法中去除点云的颜色，并将文件格式转化成PCD文件格式；以点云中单个点p为中心，距离该点最近的k个点组成集合，确定为点云数据的搜索域，计算该p及其搜索域中点的法向量，并求出法向量之间夹角的余弦值；本发明根据点云图像数据量庞大的特点，设计了一套针对于基坑点云数据的轻量化算法，便于数据的轻量化和之后基坑点云数据的处理和应用。
主权项：1.一种深基坑的点云特征多维检索的CPXS算法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将基坑扫描完成的LAS格式的点云数据导入python算法中去除点云的颜色，并将文件格式转化成PCD文件格式；S2：以点云中单个点p为中心，距离该点最近的k个点组成集合，确定为点云数据的搜索域，计算该p及其搜索域中点的法向量，并求出法向量之间夹角的余弦值，定义加权函数Gx,p,离p点近的范围内的临近点对其影响较大，距离远的影响较小，计算出该点的加权函数Gx,p，当加权函数Gx,p大于设置的阈值时，选取该点为特征点；S3：在筛选后特征点周围建立疑似特征点搜索域，根据疑似特征点性质，将特征点周围最近的η个点的范围，和半径为σ的球形区域范围进行比较，选取较大的范围作为疑似特征点搜索域，将此搜索办法命名为CPXS检索法，在特征点周围建立疑似特征点搜索域，针对疑似特征点搜索域中每个点计算曲率核函数hx,q，当核函数hx,q大于阈值时，定义该点为疑似特征点；S4：将识别完成的疑似特征点，利用带滤波作用的八叉树法建立空间栅格，将点云空间分为设置栅格参数大小的规定栅格，将栅格内点的个数小于滤波参数的栅格作为杂乱点云，进行去除；针对识别完成的疑似特征点划分的栅格，只保留栅格中心的点作为下采样后的疑似特征点，其余的点去除；S5：将筛选后的特征点和下采样后的疑似特征点结合，生成简化后的基坑点云图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种深基坑的点云特征多维检索的CPXS算法
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