【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于区域生长的点云分割方法及系统。
技术介绍
1、随着信息化时代的不断发展，区域生长算法也得到了较为广泛的应用，如用于进行点云分割等。通过选择种子点或种子单元，基于每个点的曲率、邻域点法线和种子点法线之间的夹角等，对点云中的点进行聚类，以完成区域生长，最终实现点云分割。
2、然而，现有技术中区域生长需要逐点生长，运行速度较慢，复杂程度较高，不能较好地满足大规模点云数据的快速分割需求。并且，现有技术中需要手动设置种子点和相似性度量参数等，不同的参数设置可能导致不同的分割结果，这就导致点云分割的准确性较低，需要进行多次试验才能确定最终参数。此外，现有技术中基于区域生长的点云分割方法可能存在某些区域未被完全分割或分割结果重叠的情况，影响分割结果的准确性。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于区域生长的点云分割方法及系统，用以解决现有技术中区域生长的运行速度较慢，以及点云分割的准确性较低的问题。
2、本专利技术提供一种基于区域生长的点...
【技术保护点】
1.一种基于区域生长的点云分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于区域生长的点云分割方法，其特征在于，将所述待分割点云数据输入预设的神经网络模型，以从所述神经网络模型中得到一个或多个种子点、以及用于为区域生长提供判定标准的相似性度量阈值参数的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于区域生长的点云分割方法，其特征在于，利用所述神经网络模型，对所述待分割点云数据进行特征提取，得到点云特征的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的基于区域生长的点云分割方法，其特征在于，利用所述神经网络模型，基于所述点云特征，进行种子点预测，...
【技术特征摘要】
1.一种基于区域生长的点云分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于区域生长的点云分割方法，其特征在于，将所述待分割点云数据输入预设的神经网络模型，以从所述神经网络模型中得到一个或多个种子点、以及用于为区域生长提供判定标准的相似性度量阈值参数的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于区域生长的点云分割方法，其特征在于，利用所述神经网络模型，对所述待分割点云数据进行特征提取，得到点云特征的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的基于区域生长的点云分割方法，其特征在于，利用所述神经网络模型，基于所述点云特征，进行种子点预测，得到一个或多个所述种子点的步骤包括：
5.根据权利要求2所述的基于区域生长的点云分割方法，其特征在于，利用所述神经网络模型，基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐开明，姜裕标，张林，陈洪，高大鹏，冯国涛，杨升科，许可，何宇，陈强，
申请(专利权)人：中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所，
类型：发明
国别省市：
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