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J-GLOBAL ID：201802228339108070   整理番号：18A1542755

擬万有引力法則3次元レーザ点雲データの洗練方法【JST・京大機械翻訳】

Three-dimensional laser point cloud reduction method based on imitating law of universal gravitation

著者 (3件)： Deng Bowen (中北大学信息与通信工程学院,山西 太原,030051) ,  Wang Zhaoba (中北大学信息与通信工程学院,山西 太原,030051) ,  Jin Yong (中北大学信息与通信工程学院,山西 太原,030051)
資料名： Zhongguo Ceshi  (Zhongguo Ceshi)
巻： 44  号： 5  ページ： 108-112  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3059A  ISSN： 1674-5124  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大量の三次元レーザ点雲データを簡素化するために,準万有引力法則による点雲データの簡素化法を提案した。点雲の各点間の点の分布に従って,各点の質量をポイントの接線と半径方向の結合曲率の特性パラメータに変換し,点雲データの平坦性と特徴領域の分割を実現した。ポイントクラウドデータの特徴点の抽出と保護を達成した。特徴点の大きな割合を均等にサンプリングし,次に,完全な特徴点と融合して,元の点雲と比較した。この簡素化方法は,特徴領域を効果的に保存する上で,ポイントクラウドを大規模に簡素化することができ,同時に,ポイントクラウドポイントの距離誤差も,比較的小さい。94%の全精度で,最大点間距離偏差は0.1mmであり,高偏差値は非固有領域に位置した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  半径方向 ,  *レーザ ,  平坦性 ,  *重力 ,  *三次元 ,  曲率
準シソーラス用語： 特徴点 ,  点群データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： signal processing ,  three-dimensional laser point cloud reduction ,  law of universal gravitation ,  feature preservation

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 万有引力 ,  法則 ,  3次元 ,  レーザ ,  点雲