一种基于结构引导与密度驱动的三维点云自适应切分方法
申请号:CN202511516221
申请日期:2025-10-23
公开号:CN120997238A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于结构引导与密度驱动的三维点云自适应切分方法,本发明涉及三维点云数据处理技术领域。该基于结构引导与密度驱动的三维点云自适应切分方法,构建点云切分方法,建立超上限点云子块点数控制机制和基于邻近性校验执行邻近小子块合并的切分后处理机制,对切分结果进行格式化编码;能够在提取骨架结构与关键节点的基础上构建结构保护区域,避免误切关键部位;通过密度场分析与计算资源感知机制自适应调整切分粒度,提升处理效率与平台适配性;结合邻近性与法向一致性校验实现子块合并与质量提升,并通过统一格式的结构化编码增强切分结果的一致性与下游可用性,有效解决结构破坏、切分不均、资源不适配与数据不兼容等问题。
技术关键词
强化学习模型
深度学习模型
密度
人工智能产品
计算资源受限
掩膜
法向量夹角
点云
分块策略
邻域
图论算法
细化算法
识别结构
分辨率
深度学习优化
二维灰度图像
格式化
多尺度
机制