车载LiDAR点云混合索引新方法

作者：张蕊; 李广云; 王力; 李明磊; 周阳林

来源：武汉大学学报(信息科学版), 2018, 43(07): 993-999.

DOI：10.13203/j.whugis20160441

• 车载LiDAR
• 点云
• 全局KD树
• 局部八叉树
• 混合空间索引

以车载LiDAR点云数据为研究对象,为提高点云数据的组织与管理效率,提出了一种全局KD树与局部八叉树相结合的混合空间索引结构——KD-OcTree。全局KD树通过分辨器、分割平面的确定,重构点云之间的邻域关系,确保索引结构的整体平衡;在其叶子节点再构造二级索引结构——局部八叉树,避免了单一八叉树结构点云分布不均衡、树结构深度过大、出现大量无点空间等现象。以3个真实场景数据为测试数据进行试验和对比分析,结果表明,KD-OcTree混合索引不仅能够提高索引构建、邻域搜索的速度,还对分类可靠性产生一定影响。

• 单位
  信息工程大学; 华北水利水电大学