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精确的室内三维点云数据为室内建模等领域提供数据支持。因此,在获取室内点云后,需要对室内不同的物体的点云数据进行语义分割,以方便后续的建模等处理。本文利用特征工程的思想,在原始点云7维特征的基础上,人工构建点云12维特征空间。选取室内门的30000个点云数据作为训练数据,以整个房间中的2000000个点云数据作为测试数据,对所有点云数据构建12维特征空间,使用线性向量机模型进行预测,并且研究使用7个的特征和12个特征对分割精度的影响。实验结果表明:采用线性模型,在12维的特征空间上分割的精度较高。 相似文献
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快速处理大数据量三维激光扫描数据的技术研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为解决由于利用三维激光扫描仪进行模型重建过程中数据量大而造成的在数据读取、数据处理及三维显示等方面速度低下、操作不流畅等问题,结合当前计算机软、硬件技术的现状,分析激光扫描数据本身的特点,提出基于内存映射文件技术、虚拟内存技术、多线程技术、数据库技术及用OpenGL快速显示三维模型的技术等解决手段,同时在WindowsXP操作系统上,利用Vc++6.0给予了具体的程序实现,以古建筑室内激光扫描数据作为试验数据,实践表明了文章提出的技术手段在现有的计算机条件下,较好地解决数据量大、数据处理和显示速度慢的问题。 相似文献
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