基于PCA算法的隧道点云横断面特征提取研究

陈艳华; 丁鸽

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三维激光扫描点云数据存在大量“边界噪声”,采用最小二乘方法拟合平面时,采用了包含“边界噪声”的所有三维点集,导致拟合效果较差,主成分分析(PCA)方法通过降维能够提取出数据的隐含特征,对边界噪声点云较为敏感。本文结合两种方法,通过设计实验进行拟合平面方法的适用性和可行性验证,计算隧道点云平面特征,提取任意点云横断面,为三维激光扫描技术提取隧道点云横断面的应用提供了指导意义。

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来源
《城市勘测》 |2022年第3期|118-121|共4页
作者
陈艳华; 丁鸽;
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作者单位

济南市房产测绘研究院;

济南市勘察测绘研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类光电测距;
关键词
点云数据; 边界噪声; 主层次分析法; 特征提取; 横断面点云提取;

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