【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于点云数据处理，具体地涉及一种点云下采样方法、设备、系统及介质。
技术介绍
1、点云数据是三维数字化的场景或实体，如建筑物、车辆、自然景观等，在现实生活中有着广泛的应用。然而，点云数据的密度通常非常高，需要大量的计算资源和存储空间进行处理和存储。常用的点云下采样方法主要有体素下采样、均匀采样、曲率采样、随即下采样等。
2、在隧道、平硐等场景中，环境结构复杂多样，不规则的点云数据具有巨大的数据量和计算复杂度，采用现有的点云下采样方法其虽然简单易行，但是，在处理复杂多变的环境时效果并不一定理想，局限性较大，可能会导致点云所在曲面或几何形状的特征损失或变形，即点云数据的高密度采样和存储对于复杂环境中的计算和数据处理提出了挑战。
技术实现思路
1、为了解决现有方法处理复杂多变的环境点云数据下采样时会导致点云所在曲面或几何形状的特征损失或变形，本专利技术提供一种点云下采样方法、设备、系统及介质，其既保留了原始特征点，保留点云所在曲面或几何形状的特征，也减小了点云的数据量，提高...
【技术保护点】
1.一种点云下采样方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种点云下采样方法，其特征在于：所述确定点云中每个点的法向量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种点云下采样方法，其特征在于，所述根据所述法向量并基于法向量偏离原理计算每个点的特征值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种点云下采样方法，其特征在于，所述场景为平硐，所述阈值为10。
5.根据权利要求1所述的一种点云下采样方法，其特征在于，所述采用不同分辨率对所述第一簇点云和第二簇点云进行下采样，包括：
6.根据权利要求5所述的一种点云下...
【技术特征摘要】
1.一种点云下采样方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种点云下采样方法，其特征在于：所述确定点云中每个点的法向量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种点云下采样方法，其特征在于，所述根据所述法向量并基于法向量偏离原理计算每个点的特征值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种点云下采样方法，其特征在于，所述场景为平硐，所述阈值为10。
5.根据权利要求1所述的一种点云下采样方法，其特征在于，所述采用不同分辨率对所述第一簇点云和第二簇点云进行下采样，包括：
6.根据权利要求5所述的一种点云下采样方法，其特征在于，所述划分第一簇点云或第二簇点云的空间，包括，
【专利技术属性】
技术研发人员：王偲，李权，孙红亮，刘承富，贺喜，杨碧辉，张鹏，赵斌斌，刘海波，夏旭东，刘航，封强，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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