导读:本文包含了点云数据论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:数据,算法,无人机,高程,近邻,管路,曲面。
点云数据论文文献综述写法
葛卫清,崔燕茹[1]（2019）在《大数据背景的激光点云数据存储系统设计》一文中研究指出为了解决常规激光点云数据存储系统存在数据存储处理能力差等不足,提出了基于大数据背景的激光点云数据存储系统。首先分析激光点云数据存储系统的工作原理,并设计大数据背景的激光点云数据存储系统的结构,然后对激光云数据存储的数据读取和写放入操作进行了详细设计,最后与常规激光点云数据存储系统的仿真对比实验结果表明,系统可以满足激光点云数据存储的实际要求,激光点云数据存储效率提升,稳定性更高。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年12期）
续东,花向红,王彬[2]（2019）在《一种应用K-近邻算法优选点云数据生成格网DEM插值的方法》一文中研究指出提出了一种利用K-近邻算法优选格网数字高程模型插值方法,通过构建最优插值方法的地表样本数据库,提取地形点云数据的特征信息与地表样本数据库中的地表样本进行匹配,从而获得合适的插值方法。给出了方法实现的基本原理和流程,选用RIGEL VZ-1000扫描的点云数据进行实验,证明了方法的可行性。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年06期）
樊晶晶,马骊群,孙安斌,瞿剑苏[3]（2019）在《基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案》一文中研究指出为检测整机发动机管路是否满足最小间距的设计要求,提出了一种基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案,方案包含5个步骤:①从点云数据中划分出不同管路的数据;②基于管路点云数据的空间分布构造等间隔栅格,计算栅格中心点作为管路的趋势线数据;③在管路各趋势线数据点位置上构造垂直平面,将管路点云数据投影到最近的垂直平面上,获得各个垂直平面上呈圆弧状分布的投影点数据;④对各垂直平面上的投影点数据进行最小二乘圆拟合,得到拟合圆圆心及其半径值,将拟合圆圆心作为管路中心线数据;⑤采用遍历法计算两条管路中心线数据的最小间距,中心线最小间距分别减去两条管路的半径值则得到两条管路的表面最小间距。通过12条管路验证了方案的准确度。实验结果表明:管路最小间距偏差在-0.35～0.46mm之间,管路半径偏差在-0.08～0.22mm之间。该方案的实施有助于管路间距数字化检测的实现,且方案的计算结果具有较好的鲁棒性。(本文来源于《航空动力学报》期刊2019年11期）
周佳雯,张良,马海池,章文天[4]（2019）在《机载LiDAR点云数据处理软件对比及评测》一文中研究指出针对国内外现有的主流商业LiDAR点云数据处理软件,从软件功能完备性、软件操作和数据处理流程便捷性、处理结果的精度等多方面对TerraSolid、LiDAR-Suite和LiDAR360进行对比,分析各软件的优势和劣势,为测绘生产人员选择点云处理软件提供参考,也对国产激光雷达点云数据处理软件的发展提出一点看法。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年11期）
张超[5]（2019）在《基于LiDAR点云数据的DOM制作方法》一文中研究指出基于LiDAR点云数据,利用MicroStation平台下的TerraSolid软件包,采用无地面控制空中叁角测量的方法对影像数据进行正射纠正,从而得到正射影像,并总结操作流程,为生产单位提供参考依据。实验表明,利用TerraSolid软件中渐进加密滤波算法提取的地面点云生成的DEM与实际地形有较好的吻合;利用离地高度算法提取植被和建筑物效果的优劣取决于设定阈值的精度;利用TerraSolid软件制作的正射影像具有较高的几何精度和较好的视觉效果。(本文来源于《北京测绘》期刊2019年11期）
苏剑锋,刘晶,赵松,陈东,赵海[6]（2019）在《基于点云数据的变电站弱电设备抗干扰系统设计》一文中研究指出变电站的工作环境属于强磁环境,其中的弱电设备更容易受到外部雷达信号、GPRS信号和内部强电设备的电磁信号干扰,而传统变电站抗电磁干扰系统的误报警率高、信号滤波效果差,为此提出一种基于点云数据的变电站弱电设备抗干扰系统设计。抗干扰系统的硬件部分由STM32F103V型主控芯片、信号发射端子,信号接收端子,电源工作模块和点云数据滤波模块构成,详细介绍了主控芯片的电路结构和点云数据干扰滤波的原理,并给出基于点云数据的空间滤波网状结构,及弱电设备电磁干扰控制流程。实验数据的分析结果表明,提出基于点云数据的抗电磁干扰系统外部雷达信号滤波能力,与内部设备之间高频滤波能力,都优于传统的抗干扰系统,同时在电磁干扰误报警率控制方面的性能表现,也优于传统的DDC抗干扰控制系统和PLC抗干扰控制系统。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年22期）
王岩,曲金博,由迎春[7]（2019）在《古建筑物叁维点云数据去噪方法》一文中研究指出目的研究k-means聚类算法和双边滤波去噪算法,解决古建筑物在建模中如何减少噪声点的问题.方法使用k-means聚类算法对点云数据进行k个集群划分,选择合适集群,获得最佳K值进行点云去噪,使用双边滤波算法对点云数据进行滤波去噪,选用Fandisk点云数据、bunny点云数据、沈阳建筑大学古建筑物老校门和八王书院点云数据进行去噪实验.结果选用的仿真模型和古建筑模型经过处理,点云数据模型表面光滑,边界特征保持良好.结论所提方法有效地去除了噪声点,增强了点云数据模型的光滑的和光顺度.(本文来源于《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
焦晨,王宝锋,易耀华[8]（2019）在《点云数据滤波算法研究》一文中研究指出叁维点云数据是一种新的物体原始表示方法,由于其简单、灵活和强大的表示能力,在许多研究领域越来越普遍,如物体识别和叁维重建。因此,处理和操作点云数据成为当前研究一个热点。在点云数据的处理操作过程当中,如何准确高效的去除这些噪声成为其中的一个难点。通过对噪声点的总结和噪因的分析,提出一种互补性综合点云滤波算法。通过实验滤波效果对比,该综合算法能够高效的剔除掉噪声点,并能够保持住点云数据的空间几何特征。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2019年11期）
付红安,夏峻,马海鹏,田帅,王学平[9]（2019）在《基于多尺度特征向量的输电线路无人机LiDAR点云数据分类方法》一文中研究指出提出了一种基于多尺度特征向量的输电线路无人机LiDAR点云数据分类方法,可以有效对线路走廊中的地物进行分类。首先提取叁维点云数据的多尺度局部特征作为特征参数构成特征向量,主要包括高程特征、连通特征、张量特征和平面特征。然后将多尺度特征向量输入到多分类相关向量机分类器中,在完成分类器训练之后,对无人机LiDAR点云数据进行分类。试验结果表明,该方法可以有效区分地面、植物、建筑物、杆塔和电力线5类线路走廊地物LiDAR点云数据,分类整体精度达到96.63%。(本文来源于《山东农业大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
刘斌,徐秀娟,祁雯,张硕,薛昕惟[10]（2019）在《面向3D散乱点云数据的曲面拟合综合实验平台》一文中研究指出为了解决计算机图形学中曲面拟合知识点授课过程中重理论、偏抽象、不直观等问题,以课堂中的网格模型分割、3D散乱点云数据球面拟合及3D散乱点云数据椭球面拟合等关键知识点为例,开发了"基于3D散乱点云数据的球面拟合、椭球面拟合综合实验平台V1.0"。利用该平台软件可以较为直观地掌握网格模型数据提取、球面最小二乘拟合和椭球面模型拟合重构等技术原理。该平台不但可以助推课堂教学,而且还在教师科研项目、大学生科创竞赛中发挥了良好的作用。(本文来源于《实验室科学》期刊2019年05期）
点云数据论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种利用K-近邻算法优选格网数字高程模型插值方法,通过构建最优插值方法的地表样本数据库,提取地形点云数据的特征信息与地表样本数据库中的地表样本进行匹配,从而获得合适的插值方法。给出了方法实现的基本原理和流程,选用RIGEL VZ-1000扫描的点云数据进行实验,证明了方法的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
点云数据论文参考文献
[1].葛卫清,崔燕茹.大数据背景的激光点云数据存储系统设计[J].激光杂志.2019
[2].续东,花向红,王彬.一种应用K-近邻算法优选点云数据生成格网DEM插值的方法[J].测绘地理信息.2019
[3].樊晶晶,马骊群,孙安斌,瞿剑苏.基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案[J].航空动力学报.2019
[4].周佳雯,张良,马海池,章文天.机载LiDAR点云数据处理软件对比及评测[J].测绘与空间地理信息.2019
[5].张超.基于LiDAR点云数据的DOM制作方法[J].北京测绘.2019
[6].苏剑锋,刘晶,赵松,陈东,赵海.基于点云数据的变电站弱电设备抗干扰系统设计[J].电子设计工程.2019
[7].王岩,曲金博,由迎春.古建筑物叁维点云数据去噪方法[J].沈阳建筑大学学报(自然科学版).2019
[8].焦晨,王宝锋,易耀华.点云数据滤波算法研究[J].国外电子测量技术.2019
[9].付红安,夏峻,马海鹏,田帅,王学平.基于多尺度特征向量的输电线路无人机LiDAR点云数据分类方法[J].山东农业大学学报(自然科学版).2019
[10].刘斌,徐秀娟,祁雯,张硕,薛昕惟.面向3D散乱点云数据的曲面拟合综合实验平台[J].实验室科学.2019