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风电场点云数据分类方法研究
文献摘要：
为实现风电设备运输的场景建模与路线优化,研究基于无人机LiDAR数据的点云高精度分类方法.首先采用不规则三角网的渐进加密滤波算法,在原始点云数据中分类出地面点和非地面点,然后基于KANN-DBSCAN算法和SouthLiDAR软件平台分别对非地面点、地面点进行精分类.以广东翁源县风电场建设项目为依托,对无人机采集的点云数据进行分类实验,验证方法的有效性,为后续风电场建模等提供数据支持.
文献关键词：
风电场;点云数据;精分类;KANN-DBSCAN
中图分类号：
作者姓名：
李志伟;陈联鹏;江尧尧;张升
作者机构：
中国电建集团江西省水电工程局有限公司,江西 南昌330096;南昌大学工程建设学院,江西 南昌330031
文献出处：
引用格式：
[1]李志伟;陈联鹏;江尧尧;张升-.风电场点云数据分类方法研究)[J].科学技术创新,2022(36):22-26
A类：
SouthLiDAR,精分类
B类：
场点,点云数据分类,分类方法,风电设备,设备运输,场景建模,路线优化,云高,不规则三角网,滤波算法,始点,面点,KANN,DBSCAN,软件平台,翁源县,风电场建设,机采,验证方法,风电场建模
AB值：
0.336936
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