用于公路勘测设计的LiDAR点云抽稀算法

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传统的抽稀算法应用于公路点云数据抽稀时,往往存在不能很好地顾及地形特征,或者出现大面积点云空洞的缺陷。本文提出了一种改进的基于平均曲率算法,用于公路勘测设计中的点云数据的抽稀,该算法首先通过局部二次曲面拟合,依次求出所有点的平均曲率;然后根据平均曲率判断地形特征,并作为判别点云数据抽稀的主要准则;最后利用标记法解决了平坦路面出现大面积空洞的问题。通过试验与分析,证明了本文抽稀算法的可靠性和适用性。 When the traditional thinning-out algorithm is applied to thinning of road point cloud data, there often exist defects that can not be well taken into account by topographical features or large-area cloudiness. In this paper, an improved algorithm based on mean curvature is proposed for the spot-thinning of point cloud data in highway survey and design. The algorithm first obtains the average curvature of all points by local quadric surface fitting, and then, Judge the terrain feature and use it as the main criterion to distinguish the point cloud data. Finally, the mark method is used to solve the problem of large area hole on the flat road surface. Through experiments and analysis, the reliability and applicability of the thinning algorithm in this paper are proved.
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