车窗三维点云数据修复算法

骆磊; 马荣贵; 马园

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车窗三维点云数据修复算法

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目前车辆轮廓检测主要使用激光扫描技术,其过程为车辆低速通过龙门架,由安装在龙门架两端的测距雷达扫描车辆,在使用测距雷达获取车辆点云数据时,由于入射角过大,会在车窗处产生不正常的噪声点.针对车窗处点云数据异常的问题,提出车窗处点云数据修复算法.首先使用主成分分析法获得车辆点云数据的法矢,达到丰富点云数据信息的目的,之后将三维信息和法向量信息结合,利用聚类算法获得车辆侧面的三维数据和法向量,并且利用确定的三维数据和法向量的范围将侧面提取,结合曲面拟合去除特殊噪声点,再使用改进的8邻域深度差的方式提取车窗边界,最后利用径向基函数修复车窗点云数据.通过对多种车辆的车窗进行数据修复,验证了该算法的有效性.

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来源
《计算机技术与发展》 |2020年第7期|6-11|共6页
作者
骆磊; 马荣贵; 马园;
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作者单位

长安大学信息工程学院陕西西安 710064;

长安大学信息工程学院陕西西安 710064;

长安大学信息工程学院陕西西安 710064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器辅助技术;
关键词
点云处理; 边界提取; 孔洞修复; 曲面拟合; 主成分分析; 径向基函数; 聚类算法;

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