点云数据处理方法、系统、设备及其介质技术方案

本发明专利技术涉及点云数据处理技术领域，尤其涉及一种点云数据处理方法、系统、设备及其介质。步骤S1，利用激光雷达实时扫描，获取原点云数据；步骤S2，对原点云数据中的特征点进行数据分类，形成多个数据簇；步骤S3，通过抽稀算法对每个数据簇进行抽稀，得到抽稀点云数据；步骤S4，将抽稀点云数据和原点云数据异或运算，得到异或点云数据；步骤S5，将异或点云数据按照预定结构和生成顺序进行配准插值，得到点云特征数据。本发明专利技术提供的一种点云数据处理方法，对点云数据全局考虑，能够完全消除点云数据中的噪声点，且处理精度高、效率快。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及点云数据处理，尤其涉及一种点云数据处理方法、系统、设备及其介质。

技术介绍

1、点云数据(point cloud data)是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，集合中的每个点代表一组x、y、z几何坐标和一个向量值。这个向量值根据不同的应用场景可以表达为不同的信号强度。当这些点组合在一起时，就会形成一个点云，即空间中代表3d形状或对象的数据点集合，可应用于许多领域和场景，如构建三维模型、跟踪定位、自动驾驶以及工业制造中。

2、随着场景细节的丰富，点云数据包含的数据量也成倍的增加，且获取的点云数据会因环境条件影响产生噪声点，所以需要对点云数据预处理，去除点云数据中的噪声点。现有消除点云数据中的噪声点的算法均直接正面入手，抑制噪声数据，通过从局部进行统计分析，找出超出阈值的点，然后对前后的数据进行平滑处理，但是该方法消除噪点的往往具有局部性，缺少全局的考虑，并且噪声抑制多数情况会改变原始点云数据，且由于局部性点云数据中的噪声点不能完全消除。

技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的点云数据处理方法，其特征在于，执行所述步骤S3时还对每个所述数据簇进行抖动质量评估，得到评估结果，根据所述评估结果确定是否对所述数据簇进行抽稀。

3.如权利要求2所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述抖动质量评估具体包括以下步骤：

4.如权利要求3所述的点云数据处理方法，其特征在于，当所述评估结果为有抖动的数据簇对所述数据簇进行抽稀处理时，还会根据所述差值序列动态确定对所述数据簇进行抽稀的起始点。

5.如权利要求1所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述抽稀算法为...

【技术特征摘要】

1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的点云数据处理方法，其特征在于，执行所述步骤s3时还对每个所述数据簇进行抖动质量评估，得到评估结果，根据所述评估结果确定是否对所述数据簇进行抽稀。

3.如权利要求2所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述抖动质量评估具体包括以下步骤：

4.如权利要求3所述的点云数据处理方法，其特征在于，当所述评估结果为有抖动的数据簇对所述数据簇进行抽稀处理时，还会根据所述差值序列动态确定对所述数据簇进行抽稀的起始点。

5.如权利要求1所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述抽稀算法为douglas-peucker算法或垂距限值法中的一种。

6...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹毕野，
申请(专利权)人：上海慧场新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：