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提出一种非结构化点云特征线提取方法, 其过程主要分为区域分割和特征检测两个阶段。在区域分割阶段, 引入社会粒子群优化模糊C-均值聚类算法对点云数据进行区域聚类, 得到边界清晰的各个分区, 便于后续边界特征的提取; 在特征检测阶段, 对各个分区进行局部径向基函数曲面重构, 以获取各个分区内采样点的曲率信息。提出基于平均曲率计算的局部特征权值, 并通过局部特征权值和曲率极值法对特征点进行双重检测。并通过建立特征点的最小生成树构建特征曲线。对不同点云模型进行特征线提取实验, 结果表明, 本文方法既能够提取点云模型中的显著特征和尖锐特征, 也能够很好地提取特征强度变化的曲线特征。

2017年云栖大会PPT生成的PDF,1、数据中台的作用；2、数据中台的价值；3、数据中台的需求；4、数据中台的展望

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来源于公共数据集的点云数据，免费下载，适用于初学者

有PLY格式，TXT格式，方便开发中测试，可以用于练习使用，各种代码程序来跑的数据。 。

数据架构师、数据平台负责人必读书籍。

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点云数据计算曲率的算法实现，可以实现点的曲率计算