一种三维点云中的多平面自动识别方法

发布时间：2020年05月14日 分类：专利

一种三维点云中的多平面自动识别方法，由深度传感器输入三维点云，对其进行下采样以加快计算；从点云中随机采样，计算出初始平面的参数得到多个平面模型；计算平面模型的误差能量、平滑能量和标签能量，根据图割能量优化算法得到能量和的最小值并标注出平面的内点；对平面的内点进行最小二乘拟合改进平面参数估计精度，将平面参数相近的内点融合为一个平面，把内点数较少的点集标注为外点，再对此时的平面进行能量优化；直至能量不再减小，输出各个平面的参数、内点和外点。本发明克服了现有贪婪搜索式算法对距离、角度等阈值的依赖，具有应用范围广、参数估计准确、抗干扰能力强等特点，大大提高了对三维点云的物体识别分析能力。

CN201510350352-一种三维点云中的多平面自动识别方法-申请公开.pdf