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申请/专利权人：桂林理工大学
摘要：本发明公开了一种基于形状分类和外点重分配的激光雷达点云多层聚类分割方法，主要涉及点云数据中建筑物结构识别。（1）使用高斯映射和密度聚类算法完成粗提取，识别出各种形状的主结构；（2）对识别的基元进行参数化后构建误差函数；（3）利用误差函数和BIP模型构建最小能量损失函数，对外点进行重分配，实现几何基元的精确提取；利用本发明实现点云数据中建筑物结构的精确识别，解决了现阶段建筑物结构识别中存在的识别目标单一，尖锐特征被忽略的问题，提高了建筑物结构识别的质量。
主权项：1.基于形状分类和外点重分配的激光雷达点云分层聚类分割方法，其具体步骤如下：1利用高斯映射方法将三维点云映射到高斯球面空间；2利用密度聚类算法分割高斯球面空间中的点簇；3计算高斯球面空间上的点簇的三维空间特征，判断其在三维点云空间中的形状类型；4参数化表达已识别的几何形状；5利用三个指标构建误差方程；6利用误差函数和二元整数优化模型构建最小能量损失函数，对外点进行重分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 基于形状分类和外点重分配的激光雷达点云分层聚类分割方法
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