期刊文章详细信息
平滑度欧式聚类算法分割点云数据
Point Cloud Segmentation Using Euclidean Cluster Extraction Algorithm With the Smoothness
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]防灾科技学院防灾仪器系,河北廊坊065201 [2]华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
基 金：中央高校基本科研业务费专项资金青年教师资助计划项目(ZY20140211)
年 份：2016
卷 号：35
期 号：3
起止页码：36-38
语 种：中文
收录情况：CSCD、CSCD_E2015_2016、JST、ZGKJHX、普通刊
摘 要：提出一种平滑度欧式聚类点云分割算法,用于实现对Kinect点云的快速、准确分割。首先介绍了Kinect点云的采集和滤波方法,然后在传统欧式聚类算法基础上提出了一种平滑度欧式聚类分割算法,通过加入平滑阈值的约束来防止过度分割或分割不足的问题,并保持了较快的分割速度。通过对工业机器人获取的阀门点云数据进行实验,证明了算法的有效性。
关 键 词：分割 点云数据 欧式聚类 平滑度
分 类 号：TP274.5]
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