【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种建筑物激光扫描点云数据的聚类方法，其特征在于，包括：步骤一、将对建筑物进行激光扫描后得到的三维点云数据中的每个点都转化为二维数据，获得点云的二维数据的集合X；步骤二、指定密度阈值最小包含点数MinPts，对于集合X中的任意一个点，计算与该点距离最近的最小包含点数MinPts个对象的最远距离，并统计集合X中所有点的最远距离的最大值和最小值；步骤三、将最远距离的最大值和最小值的差值m分成n等份，以点云中产生最远距离的最小值的点为圆心，以等份的间距m/n为单位逐级递增值为半径，做出n个圆，计算每个圆内点的数量；步骤四、以差值m作为横坐标，以等份的间距m/n作为横坐标的递增单位区间，以每个圆内点的数量为纵坐标，绘制坐标图，并拟合坐标图上的点，形成绘制曲线；步骤五、寻找所绘制的曲线的拐点，将该拐点对应的横坐标的数值作为邻域半径σ的取值；步骤六、以密度阈值MinPts和邻域半径σ为条件建立AQ‑DBSCAN算法，并用AQ‑DBSCAN算法对集合X中的点进行聚类，以得到所述点云中的点属于该建筑物中哪个部位的聚类分析。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：赵江洪，王晏民，张瑞菊，郭明，
申请(专利权)人：北京建筑大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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