文献类型：期刊文章

作　　者：孙伟[1] 马占武[2]

SUN Wei;MA Zhanwu(Ningbo Ocean Research Institute,Ningbo 315040,China;University of Science and Technology Liaoning,Anshan 114000,China)

机构地区：[1]宁波海洋研究院,浙江宁波315040 [2]辽宁科技大学,辽宁鞍山114000

出　　处：《测绘与空间地理信息》

年　　份：2020

卷　　号：43

期　　号：2

起止页码：105-108

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：三维激光扫描仪作为一种新型高科技产品,它的应用已经渗透到国民经济的各个方面。如何高效地对点云数据进行滤波以及空洞修复,已成为当下研究的热点问题。针对目前点云滤波与空洞修复中存在的效率与准确性等问题,利用RBF(Radial Basis Function)神经网络最佳非线性逼近以及快速收敛能力,提出了一种基于RBF神经网络的点云滤波与空洞修复算法研究。通过真实扫描数据进行实验,结果显示该算法具有很高的预测精度,并且对点云空洞具有很好的修复效果,可为实际工程应用提供参考。

关 键 词：三维激光扫描仪 点云滤波  空洞修复  RBF神经网络

分 类 号：P228]