申请/专利权人：南京工业大学;中建八局第三建设有限公司

申请日：2022-11-01

公开（公告）日：2023-01-13

公开（公告）号：CN115601269A

主分类号：G06T5/00

分类号：G06T5/00;G06T5/20;G06V10/77;G06V10/764;G06V10/766

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.01.13#公开

摘要：本发明公开了一种考虑环境动态影响的结构点云数据多尺度滤波方法，该方法首先采用考虑结构动态影响的“K”最近领域法对原始点云数据进行动态滤波处理，去除原始点云数据中的散乱离群点，然后基于改进主成分分析算法LMSR‑PCA将点云数据分为平坦区域和突变区域，针对平坦区域采用基于局部曲面拟合的统计滤波，突变区域采用空间自适应双边滤波。本发明用于解决现有点云数据处理方法不能高效处理具有复杂曲线特征的海量点云数据，以及不能解决含复杂曲线特征点云数据降噪过程中因边缘特征丢失而造成过度光顺问题。

主权项：1.一种考虑环境动态影响的结构点云数据多尺度滤波方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：基于弹性中心法，计算复杂结构在自重、汽车荷载、人群荷载、风荷载、温度、支座不均匀沉降共同作用下的位移；步骤二：根据步骤一作用组合下计算得到的最大位移，确定结构作用的动态影响范围，得到复杂结构不同位置最优的“K”领域，根据不同作用引起的点云数据分布特征，定义了用于衡量不用作用下点云数据平衡性的权重因子，将结构点云数据集通过考虑类权重因子按少数服从多数原则进行分类，对不同点云分区中的离群点进行动态剔除；步骤三：对主成分分析算法进行线性回归修正，然后基于改进的主成分分析方法，对点云数据进行加权主成分分析，估计点云数据的特征矩阵对应的三个特征值，取法向量对应的特征值与三个特征值之和的比值作为表面变化因子，将点云数据划分为平坦区域和突变区域；步骤四：针对平坦区域的点云噪声，采用一种基于局部曲面拟合的统计滤波算法，去除平坦区域的大尺度噪声；步骤五：针对突变区域的点云噪声，采用一种空间自适应双边滤波算法，去除突变区域的小尺度噪声；步骤六：通过对工程结构点云数据进行多尺度滤波处理，最终得到处理完的点云数据。

全文数据：

权利要求：

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