基于点云数据的道路特征参数提取方法研究

点云模型的几何参数提取点云模型是一种常见的三维模型表示方法，它是由大量的离散点组成的集合，每个点都有自己的位置信息和属性信息。

在点云模型中，几何参数提取是一项重要的任务，可以用于描述点云的形状、结构和特征等信息。

本文将介绍几种常用的点云模型几何参数提取方法。

一、点云形状参数提取点云的形状参数可以用来描述点云的整体形状特征，常见的形状参数包括体积、表面积、重心和边界框等。

其中，体积是指点云所占据的空间大小，可以通过计算点云的体积来得到。

表面积是指点云表面的总面积，可以通过计算点云的表面积来得到。

重心是指点云的平均位置，可以通过计算点云所有点的坐标平均值来得到。

边界框是指能够包围点云的最小立方体或最小长方体，可以通过计算点云的最小包围盒来得到。

二、点云结构参数提取点云的结构参数可以用来描述点云的内部结构特征，常见的结构参数包括点云的密度、曲率和法线等。

密度是指单位体积或单位面积内点的数量，可以通过计算点云的密度来得到。

曲率是指点云表面的弯曲程度，可以通过计算点云的曲率来得到。

法线是指点云表面的法线方向，可以通过计算点云的法线来得到。

三、点云特征参数提取点云的特征参数可以用来描述点云的局部特征，常见的特征参数包括点云的特征点、特征线和特征面等。

特征点是指点云中具有显著性质的点，可以通过计算点云的特征点来得到。

特征线是指点云中具有显著性质的线段，可以通过计算点云的特征线来得到。

特征面是指点云中具有显著性质的面片，可以通过计算点云的特征面来得到。

四、点云配准参数提取点云配准是指将多个点云模型进行匹配和对齐的过程，点云配准参数可以用来描述点云之间的相对位置和姿态关系。

常见的配准参数包括点云之间的平移向量、旋转矩阵和尺度因子等。

平移向量是指将一个点云平移到另一个点云的向量，可以通过计算点云之间的平移向量来得到。

旋转矩阵是指将一个点云旋转到另一个点云的矩阵，可以通过计算点云之间的旋转矩阵来得到。

尺度因子是指将一个点云缩放到另一个点云的比例因子，可以通过计算点云之间的尺度因子来得到。

有关道路测量专业毕业论文题目有哪些为了修建一条经济、合理的路线，首先必须进行线路勘测设计测量，为线路工程的规划设计提供地形信息。

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点云数据特征提取作者：吴光荣饶智华来源：《大经贸》2018年第07期【摘要】三维激光扫描技术（3D Laser scanning Technology）是到目前为止的一种高精度立体扫描技术，也称为“实景复制技术”。

本文从数据处理中的点云特征提取出发，通过霍夫变换、曲率、法矢分别进行特征的获取。

【关键词】三维激光点云信息特征提取1 Hough变换特征提取Hough变换在图像处理领域中是一种非常重要的特征识别方法，通过图像空间与参数空间之间的坐标转换，将求取图像特征点检测的问题映射到参数空间中点聚焦峰值的问题。

激光点云数据降维处理后可以用霍夫变换进行处理。

【参考文献】[1] 熊光楞，范文慧，陈晓波.复杂产品开发的仿真技术[J]. 系统仿真学报， 2004， 16 （2）： 194-201.[2] Farzad Tahami， Shahrokh Farhang. A Fuzzy Logic Direct Yaw-Moment Control System for All-Wheel-Drive Electric Vehicles[J]. Vehicle System Dynamics （S0042-3114）， 2004， 41（3）： 203-221.[3] 詹慶明，周庆刚，肖映辉.从激光点云中提取古建筑线性和圆形特征的比较[J].武汉大学学报（信息科学版），2011，36（6）：674-677.[4] 马骊溟，徐毅，李泽湘.基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取[J].系统仿真学报，2008，20（ 9）： 2341 - 2344.[5] Woo H， Kang E， Wang Sem-yung， et al. A new segmentation method for point cloud data [J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture （S0890-6955）， 2002， 42（2）： 167-178.[6] DUDA R O， Hart P E. Use of the HT to detect lines and curves in pictures[J].Comm.ACM，1972，15： 11-15.。

第３７卷第７期 计算机应用与软件Ｖｏｌ ３７Ｎｏ．７２０２０年７月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪｕｌ．２０２０基于ＦＰＦＨ的点云特征点提取算法贾　薇１　舒　勤１　黄燕琴２１（四川大学电气信息学院　四川成都６１００６５）２（漳州职业技术学院　福建漳州３６３０００）收稿日期：２０１９－０７－１３。

贾薇，硕士生，主研领域：激光扫描三维点云数据处理。

舒勤，教授。

黄燕琴，讲师。

摘　要 提出一种基于快速点特征直方图（ＦＰＦＨ）的点云特征点提取方法。

将ＦＰＦＨ引入到点云模型特征点提取技术中，建立ＦＰＦＨ各子区间均值参数，并将之与点的ＦＰＦＨ各区间的值进行对比，提取初始特征点；利用基于特征点邻近点夹角的方法对脊谷特征点进行优化；采用基于投影点夹角的方法对点云轮廓特征进行增强。

实验结果表明，该方法能够有效提取出点云特征点，并能较好地表达模型的细节特征和整体轮廓特征。

关键词 ＦＰＦＨ　点云　特征点　ＰＣＡ　脊谷点中图分类号　ＴＰ３９１ 文献标志码　Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０２０．０７．０２７ＦＥＡＴＵＲＥＰＯＩＮＴＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＯＦＰＯＩＮＴＣＬＯＵＤＢＡＳＥＤＯＮＦＰＦＨＪｉａＷｅｉ１　ＳｈｕＱｉｎ１ ＨｕａｎｇＹａｎｑｉｎ２１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００６５，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ）２（ＺｈａｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈａｎｇｚｈｏｕ３６３０００，Ｆｕｊｉａｎ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｆａｓｔｐｏｉｎｔｆｅａｔｕｒｅｈｉｓｔｏｇｒａｍ（ＦＰＦＨ）．ＦＰＦＨｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅｍｅａｎｐａｒａｍｅｔｅｒｏｆｅａｃｈｓｕｂ ｉｎｔｅｒｖａｌｏｆＦＰＦＨｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＦＰＦＨｖａｌｕｅｓｏｆｅａｃｈｐｏｉｎｔ，ｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｗｅｕｓｅｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎｇｌｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｄｊａｃｅｎｔｐｏｉｎｔｓｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｒｉｄｇｅ ｖａｌｌｅｙｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｗｅｒｅｅｎｈａｎｃｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎｇｌｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｐｏｉｎｔｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｏｕｒｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｏｆｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ，ａｎｄｃａｎｂｅｔｔｅｒｅｘｐｒｅｓｓｔｈｅｄｅｔａｉｌｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｏｖｅｒａｌｌｃｏｎｔｏｕｒｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ＦＰＦＨ　Ｃｌｏｕｄｐｏｉｎｔ　Ｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔ　ＰＣＡ　Ｒｉｄｇｅ ｖａｌｌｅｙｐｏｉｎｔｓ０　引　言随着三维扫描技术的快速发展，通过激光扫描技术获得的点云模型成为近几年几何模型的通用表达形式［１］。

autoware.universe地面提取原理autoware.universe是一种自动驾驶软件平台，其中包含了一种地面提取（Ground Extraction）技术。

地面提取是自动驾驶中的一项重要任务，它的目标是从传感器获取的点云数据中提取出道路或地面的信息，以便车辆能够正确地行驶和规划路径。

地面提取的原理主要基于点云的几何特性和机器学习算法。

在点云数据中，道路或地面通常是水平、平坦的基准面，相对于其他物体而言高度较低。

因此，地面提取可以利用这些特点进行判断和筛选。

首先，地面提取算法进行点云的预处理，以去除不必要的噪声和异常点。

这可以通过滤波、聚类和点云分割等技术来完成。

接下来，算法会使用一些基本的几何特征来判断点云中的地面点。

常用的几何特征包括点云的法向量、曲率和高度等。

地面提取算法通常采用随机采样一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）算法或基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的分类算法。

RANSAC算法是一种迭代的模型拟合方法，它可以从点云中估计出地面的参数。

SVM算法基于机器学习的思想，通过训练一组地面和非地面点的样本数据，将点云分为两个类别：地面和非地面。

然后，通过对新的点云数据进行分类，可以将地面点提取出来。

在autoware.universe中，地面提取还可以结合多种传感器的数据，比如激光雷达、摄像头和雷达等，以提高地面提取的准确性和鲁棒性。

不同传感器提供的数据可以相互补充，提供更全面的信息。

此外，autoware.universe还可以应用于不同地形和环境中的地面提取。

它可以适应不同的道路表面，如柏油路、砂石路或草地等。

同时，它也可以应对各种天气条件和光照情况，比如白天、夜晚、雨天或者雾天等。

总结起来，autoware.universe的地面提取原理主要基于点云的几何特征和机器学习算法。

它通过利用地面的几何特点和机器学习模型，从传感器获取的点云数据中提取出地面信息，以支持自动驾驶车辆的行驶和路径规划。

使用PCL提取平面的方式PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，广泛应用于三维几何数据的分析和处理中。

其中，提取平面是PCL在点云处理中的常见任务之一、本文将介绍如何使用PCL提取平面，并对其原理进行解析。

提取平面是指从点云数据中找出其中所包含的平面结构。

这在许多应用中都是非常重要的，比如室内地面的平面检测、自动驾驶中道路面的检测等。

在PCL中，提取平面主要有两种方法：RANSAC算法和基于曲率的方法。

1.RANSAC算法RANSAC（Random Sample Consensus）是一种经典的参数估计方法，可以用于估计点云数据中包含的平面模型。

该算法的基本思想是随机选取一组点，然后根据选取的点拟合平面，并计算平面上的所有点到该平面的距离。

如果距离小于一些阈值，则认为该点云数据包含该平面模型。

在PCL中，可以通过pcl::SACSegmentation类及其相关的参数和方法来实现RANSAC算法。

首先，需要创建一个pcl::ModelCoefficients对象，用于存储平面模型的系数。

然后，使用pcl::SACSegmentation类的setModelType(方法设置模型的类型为PLANE，并使用setMethodType(方法设置估计方法为RANSAC。

接下来，可以使用setOptimizeCoefficients(方法启用对平面模型系数的优化，并使用setMaxIterations(方法设置最大迭代次数。

最后，使用segment(方法对点云数据进行分割，得到平面模型的系数。

2.基于曲率的方法除了RANSAC算法外，PCL还提供了一种基于曲率的方法来提取点云数据中的平面。

曲率是描述点云数据局部几何特征的指标，反映了点云数据特定点附近的弯曲度。

平面的曲率一般较小，因此可以通过曲率的阈值来判断点云数据是否包含平面。

需要注意的是，基于曲率的方法在一些情况下可能效果不好，比如在点云数据中存在边缘或噪点的情况。

基于特征的点云配准方法1.引言1.1 概述点云配准是计算机视觉和机器人领域中一个重要的问题，它涉及到将多个点云数据集对齐到同一个坐标系下。

点云配准的目标是找到最优的刚体变换，使得不同点云之间的对应点能够对齐，从而进行后续的分析和处理。

在过去的几十年里，点云配准一直是一个受到广泛关注的研究热点。

它在三维重建、目标识别和机器人导航等领域具有广泛的应用。

然而，由于数据量大、噪声干扰和姿态变化等挑战，点云配准任务仍然具有一定的挑战性。

为了解决这个问题，研究者们提出了许多不同的点云配准方法。

其中基于特征的点云配准方法是一种常用的方法。

这种方法利用点云中的特征进行匹配和对齐，以实现点云的配准。

特征提取方法用于从点云中提取具有判别性和鲁棒性的特征描述子，而特征匹配方法则用于准确地匹配不同点云中的特征点。

本文将重点讨论基于特征的点云配准方法。

首先，我们将介绍一些常用的特征提取方法，包括描述子，这些描述子能够捕捉点云中的局部几何信息和表面特征。

然后，我们将讨论特征匹配方法，这些方法用于确定不同点云中对应的特征点。

接着，我们将介绍基于特征的点云配准方法，这些方法通过最小化特征点对之间的距离，来估计点云之间的刚体变换关系。

最后，我们将讨论点云配准的优化算法，用于进一步优化配准结果。

通过本文的研究，我们希望能够深入了解基于特征的点云配准方法在实践中的应用和挑战。

同时，我们也希望能够为点云配准算法的改进和发展提供一定的参考和借鉴。

点云配准作为一个重要的问题，它的研究和应用具有广阔的前景，有望为三维重建、机器人导航和虚拟现实等领域的发展做出重要贡献。

文章结构部分的内容如下所示：1.2 文章结构本文主要围绕基于特征的点云配准方法展开研究，通过以下几个方面进行论述和探讨。

第2节是正文的核心部分，首先介绍了特征提取方法，包括特征描述子和特征匹配。

在特征提取方法中，我们将重点介绍如何从点云数据中提取出能够描述点云特征的特征描述子，以及如何通过特征匹配来寻找匹配的特征点对。

基于点云数据计算轨道几何形态的研究基于点云数据计算轨道几何形态的研究摘要：点云技术在各个领域得到广泛应用，对于轨道几何形态的研究也不例外。

本文基于点云数据，利用点云采集和处理技术，研究了计算轨道几何形态的方法和应用。

通过实验数据验证，本方法能够有效地提取轨道几何形态参数，为轨道设计和维护提供了可靠的依据。

关键词：点云数据；轨道形态；采集；处理1. 引言铁路系统作为陆地交通的重要组成部分，安全和可靠性始终是人们关注的焦点。

轨道几何形态是决定铁路线路稳定性和运行安全的重要因素之一。

因此，准确测量和计算轨道的几何形态参数具有重要意义。

传统的测量方法通常依赖于仪器设备，效率低下且易出现误差。

而基于点云数据的计算方法，可以高效准确地提取轨道几何形态参数，具有广阔的应用前景。

2. 点云数据的获取点云数据采集是计算轨道几何形态的第一步，通常使用激光扫描、立体摄影等技术进行。

激光扫描技术能够实时快速地获取大量点云数据，立体摄影则利用高分辨率相机拍摄多个角度的图像，通过特定算法重建出点云数据。

3. 点云数据的处理点云数据的处理是计算轨道几何形态的关键环节。

首先，需要对原始点云数据进行滤波处理，去除杂乱的噪声点，提取出轨道表面的有效点云。

然后，根据轨道的几何特征，采用曲线拟合算法对点云数据进行拟合，获取轨道中心线的几何形状。

同时，还可以根据点云数据的密度和分布情况，分析轨道的变化趋势和地形地貌特征。

4. 轨道几何形态参数的计算通过对点云数据进行处理，可以得到轨道中心线的几何形状。

基于这些几何形状，可以计算出轨道的几何形态参数，如曲率、坡度、高低差等。

其中，曲率反映了轨道弯曲程度，坡度反映了轨道的倾斜情况，高低差反映了轨道的高程变化等。

这些参数对轨道的设计和维护具有重要的指导意义。

5. 实验验证与应用为了验证基于点云数据计算轨道几何形态的有效性，我们选择了某铁路线路进行了实验。

首先，在该铁路线路的特定位置进行激光扫描，获取了大量的点云数据。

点云模型的几何参数提取点云模型是一种用于表示三维物体的数据结构，由大量的离散点构成。

在计算机图形学、计算机视觉和机器人领域，点云模型的几何参数提取是一个重要的任务，可以用来描述点云的形状、曲率等特征。

本文将介绍点云模型的几何参数提取方法，包括表面法线、曲率和拓扑结构等内容。

表面法线是点云模型中最基本的几何参数之一，用于描述点云的朝向。

在点云模型中，每个点都有一个法向量与之对应，表示该点所在位置的曲面的法线方向。

计算点云模型的表面法线可以采用最小二乘法或基于协方差矩阵的方法。

最小二乘法通过拟合点云模型的邻域点来估计法线方向，而基于协方差矩阵的方法则利用点云模型的协方差矩阵来计算法线方向。

通过计算表面法线，可以得到点云模型的曲面特征，比如平面、曲面或棱角。

曲率是点云模型的另一个重要几何参数，用于描述点云模型的曲率变化情况。

曲率可以反映点云模型在某一点上的曲面弯曲程度，是点云模型的一个局部几何特征。

计算点云模型的曲率可以采用最小二乘拟合法或基于协方差矩阵的方法。

最小二乘拟合法通过拟合点云模型的邻域点来估计曲率，而基于协方差矩阵的方法则利用点云模型的协方差矩阵来计算曲率。

通过计算曲率，可以得到点云模型的曲面特征，比如凹凸性、平滑度等。

拓扑结构是点云模型的另一个重要几何参数，用于描述点云模型中点与点之间的连接关系。

拓扑结构可以用于表示点云模型的形状、边界等信息。

常用的拓扑结构包括无向图、有向图和三角网格等。

在点云模型中，通过计算点与点之间的距离或邻域关系，可以得到点云模型的拓扑结构。

拓扑结构可以用来分析点云模型的形状特征，比如孔洞、封闭性等。

除了上述几何参数外，点云模型的几何参数提取还可以包括其他一些特征，比如点云的体素表示、点云的边界框等。

体素表示是一种常用的点云模型表示方法，将点云模型划分为一系列小立方体单元，并统计每个单元内点的数量或属性值。

边界框是指包围点云模型的最小矩形框，可以用来描述点云模型的尺寸和位置。

点云数据滤波处理及特征提取研究一、内容概述本文针对空间几何信息获取与处理的迫切需求，对点云数据滤波处理及特征提取进行了深入研究。

点云数据作为一种广泛应用的地理信息数据形式，在自动驾驶、无人机领域、建筑规划设计等领域具有重要的实际价值与应用前景。

由于点云数据噪声、异常值和复杂多变的表面特性，对其进行有效的滤波处理以及准确的特征提取变得尤为关键。

本文首先分析了点云数据滤波处理的研究现状，指出传统滤波方法如平面波滤波、高斯滤波等在面对复杂点云数据时存在局限性。

本文提出了一种基于非局部均值滤波的点云数据滤波方法。

该方法利用非局部均值滤波具有优异的去噪性能和对图像边缘保护的优点，对点云数据进行预处理，能够有效消除噪声干扰、降低异常值的影响、精确地提取出点云数据的本质特征。

本文对滤波后的点云数据进行了特征提取研究。

考虑到点云数据的多样性和复杂性，本文提出了一种结合局部纹理特征和全局形状特征的点云数据特征提取方法。

该方法利用局部纹理特征描述点云数据表面的细致特征，同时采用全局形状特征描述点云数据整体的分布特征。

通过将局部纹理特征与全局形状特征相结合，可以有效地提取出点云数据的本质特征，为后续的应用提供有力的支持。

本文针对点云数据滤波处理及特征提取问题，提出了一种基于非局部均值滤波和结合局部纹理特征与全局形状特征的特征提取方法。

该方法不仅具有较好的去噪和特征提取效果，而且在实际应用中具有较高的价值和广泛的应用前景。

本文的研究成果对于推动点云数据处理技术的发展和应用具有一定的借鉴意义。

1. 点云数据的定义和来源点云数据（Point Cloud Data）是一种由大量离散点的集合构成的三维数据结构，这些点通常来自于二维平面影像或者通过激光扫描、CT等设备获取的三维物体形状信息。

点云数据可以表示物体的表面形态、几何特征以及空间分布等多种信息，在计算机图形学、遥感、无人机控制、医学成像、制造业等领域具有广泛的应用价值。

点云提取高程点-回复什么是点云？为什么需要提取高程点？如何进行点云提取高程点？点云提取高程点的应用领域有哪些？点云提取高程点的优势和挑战是什么？本文将围绕这一主题展开，逐步回答这些问题。

第一部分：点云的定义和作用点云是由在三维空间中离散取样的点组成的集合。

它记录了物体或地理空间各部分的几何形状和表面特征。

点云数据可以通过激光扫描仪、三维相机或其他传感器采集得到，可以用于建模、测绘、环境分析以及虚拟现实等领域。

第二部分：为什么需要提取高程点？在地理信息系统（GIS）和地形分析中，提取地面高程点是非常重要的。

通过提取点云中的高程点，可以获得地表地形信息，如山脉、河流、湖泊等的高程数据。

这对于城市规划、土地利用、水资源管理等具有重要意义。

此外，在建筑、农业、交通等领域，提取高程点也有很多实际应用。

第三部分：如何进行点云提取高程点？点云提取高程点的方法有多种，下面介绍一种基于激光点云的方法。

1. 数据预处理首先，对原始点云数据进行预处理。

这一步骤通常包括去除无效点、删除离群点以及对点云进行滤波。

2. 分割地面点接下来，需要将点云中的地面点与非地面点进行分割。

这可以通过采用一些地面分割算法实现，比如基于地面法线的方法或基于拟合平面的方法。

3. 点云插值在分割出地面点后，可以对地面点进行插值处理，通过计算合适的插值算法，将地面点扩展到整个地表区域，以获取连续的高程数据。

4. 高程提取通过对点云进行采样或基于像素的处理，可以提取出点云中的高程点。

5. 高程数据后处理最后，对提取出的高程点进行后处理，比如去噪、平滑或填补缺失数据等。

第四部分：点云提取高程点的应用领域点云提取高程点的应用广泛。

以下是一些典型的应用领域：1. 地质勘探和地形分析：通过提取高程点，可以分析地质构造、地形特征以及地表变化等，为矿产勘探、地质灾害预测等提供支持。

2. 建筑和城市规划：点云提取高程点可以用于建筑物和城市模型的构建，为城市规划、建筑设计、可视化等提供基础数据。

数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering 基于多区域R A N S A C的地面点云提取算法管郡智1潘卫清>(1.浙江科技学院机械与能源工程学院浙江省杭州市 310000 2.浙江科技学院理学院浙江省杭州市310000 )摘要：本文针对随机样本一致性（random sample consensus,RANSAC)算法提取地面算法的不稳定性，提出一种基于多区域稳定 的点云路面提取算法。

该方法以RANSAC结合最小二乘为基础，通过将点云数据划分为多个区域，进行逐区域的地面点云提取，以此来提 高地面提取的稳定性。

首先将激点云进行多区域分割，接着对每个小区域进行RANSAC拟合地面点云的同时，用最小二乘加快拟合速度。

实验采用JCITTI111官网的三维目标检测的点云数据集。

实验表明，本文提出的方法相比传统的RANSAC算法，有效提高地面点云提取的稳定性。

关键词：点云；多区域提取；随机样本一致性（RANSAC);最小二乘法；稳定性1前言随着科技的发展，高精地图在无人车应用越来越广泛，也是无人车普及的关键一步[2]。

而激光雷达又是高精地图的重要的传感器，点云算法的研究也成为感知技术的重要的一环。

现在的大多数无人车都是在水平的地面上行驶，因此，在平面上检测障碍物、测定相机相对于地面的姿态等等都成为非常有用的技术。

目前己经发展出几种地面点云的提取方法，文献1341提出最小二乘法、特征值法等从三维点云中拟合地面，其原理是基于给定的目标方程，最大程度地估算和优化模型参数以给定的点云数据。

由于最小二乘法和特征值法算法本身的局限性，并不能有效地抵制异常数据的干扰。

这种情况下，文献提出先用随机样本一致性（random sampleconsensus,R A N S A C)算法剔除大量的异常数据，再用最小二乘法拟合平面。

基于特征点提取和匹配的点云配准算法点云配准是将多个点云数据进行变换和对齐的过程，通常用于三维重建、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、机器人导航等应用领域。

基于特征点提取和匹配的点云配准算法是一种常用的点云配准方法，其主要步骤包括特征点提取、特征描述、特征匹配、姿态估计和变换求解等。

首先，需要从每个输入点云中提取特征点。

特征点是具有较好区分度和稳定性的点，可以用来描述点云的局部特征。

目前常用的特征点提取算法包括SIFT（Scale-invariant Feature Transform）、ISS（Intrinsic Shape Signatures）、NARF（Normal Aligned Radial Features）等。

这些算法通过局部表面曲率、顶点法线或表面切片等几何属性来检测特征点。

接下来，对于每个特征点，需要计算其特征描述子。

特征描述子是一种能够对特征点进行准确描述和表示的向量表示。

常见的特征描述算法包括FPFH（Fast Point Feature Histograms）、SHOT（Signature of Histograms of OrienTations）等。

这些算法通过计算特征点周围的局部几何属性，如法线方向、曲率等，来构建特征描述子。

然后，对于两个点云，需要进行特征点之间的匹配。

特征匹配是将两个点云中的相似特征点进行对应的过程，通常是通过计算特征描述子之间的距离来完成的。

常用的匹配算法有最近邻、KD树等。

通过匹配得到的相似特征点对可以用于后续的配准过程。

在特征点匹配之后，通过求解两组对应点之间的变换关系，可以得到点云的刚体变换（Rotation and Translation）。

常用的姿态估计算法有最小二乘法、RANSAC（Random Sample Consensus）等。

这些算法通过最小化匹配点对之间的误差，找到最好的刚体变换参数。

利用DSM点云提取DEM的关键技术研究利用DSM点云提取DEM的关键技术研究摘要：数字表面模型（Digital Surface Model，DSM）是一种能够描述地物表面形态的数学模型，也是制作数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）的重要数据源。

本文通过研究利用DSM点云提取DEM的关键技术，包括数据获取与预处理、点云过滤与分类、插值与坡度计算等方面，分析了其原理与方法，并对应用中的关键问题进行了讨论。

1. 引言在地理信息系统（Geographic Information System，GIS）领域中，DEM是地表形态研究的重要基础数据，广泛应用于地形分析、洪水模拟、土地利用规划等方面。

传统的DEM获取方法主要依赖于激光雷达或航测遥感技术，然而，这些方法存在着成本高、周期长、数据密度低等问题。

而利用DSM点云提取DEM则能够在一定程度上克服这些问题，成为一种重要的DEM获取方法。

2. 数据获取与预处理利用DSM点云提取DEM的第一步是获取高分辨率DSM点云数据。

一种常用的获取方法是利用航空或航天平台携带的光学或雷达传感器进行数据采集。

采集到的点云数据需要经过预处理，包括去除重叠点、噪声点的滤波处理，以及利用相机内外参数对点云进行几何校正等。

3. 点云过滤与分类点云过滤与分类是利用DSM点云提取DEM的关键步骤。

根据点云数据的特点，可以通过基于几何信息的滤波方法来过滤掉噪声点、外点等。

同时，根据点云中的特征属性，可以利用聚类、分割等算法将点云分类为地面点和非地面点，以便后续的DEM 提取。

4. 插值与坡度计算在DEM提取过程中，通过插值方法填充非地面点，得到完整的地表高程模型。

常用的插值方法包括反距离权重插值（Inverse Distance Weighting，IDW）、克里金插值等。

随后，可以通过计算相邻像素之间的高程差来得到地表的坡度信息，为后续的地形分析提供基础数据。

测绘技术中的点云数据处理与模型提取操作教程导言随着科技的不断进步，测绘技术在各个领域得到了广泛的应用。

从传统的地理测量到建筑设计，测绘技术为我们提供了更多精确和详细的信息。

而点云数据处理和模型提取是测绘技术中的重要一环。

本文将介绍点云数据处理的基本操作和模型提取的方法。

一、点云数据处理1.数据获取点云数据是通过激光或雷达等装置获取的三维空间坐标数据。

在进行测绘任务之前，我们需要先收集到点云数据。

这涉及到选择适当的数据采集设备和采集参数的设定。

2.数据预处理获取到的原始点云数据通常包含一些离群点和噪声，这会对后续的数据处理造成影响。

因此，我们需要进行数据预处理，包括去除离群点、去噪和数据配准等步骤。

去除离群点可以排除那些明显不符合地理条件的数据，而去噪则可以减少数据中的噪声干扰。

数据配准则是将不同位置、不同时间采集的点云数据进行对齐，使其在同一坐标系下进行处理。

3.数据过滤在点云数据中，往往包含了一些我们不感兴趣的信息。

通过数据过滤操作，我们可以将这些不感兴趣的部分进行删除或隐藏，以便于后续的模型提取。

数据过滤常用的方法包括体素格网过滤和统计滤波等。

4.数据分割数据分割是将点云数据根据一定的规则进行分组。

通过数据分割，我们可以将原始点云数据划分为不同的局部区域，以便进行更精确的模型提取。

在数据分割中，最常用的方法是基于曲面拟合和基于区域生长的分割算法。

二、模型提取1.曲面重建在点云数据处理的基础上，我们可以继续进行模型提取的工作。

曲面重建是将点云数据转化为连续表面模型的重要步骤。

曲面重建根据需要，可以分为多种方法，包括基于三角形网格的重建、基于深度图像的重建以及基于体素的重建等。

2.特征提取特征提取是为了进一步增强模型的描述能力。

通过特征提取，我们可以提取出点云数据中的一些重要形状和结构信息。

最常用的特征提取方法包括法向量计算、曲率计算和顶点描述等。

3.模型拟合模型提取的最终目标是获得准确的三维模型。