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摘要
针对电力线点云聚类过程极易受参数影响的缺点，本文提出了一种基于相对密度聚类的激光点云电力线提取方法。该方法根据电力线点云数据维度与方向特征，实现电力线点云过滤；在把样本点按相对密度聚类成数据簇后，以最小二乘法拟合重构单个电力线，并引入均方根误差(RMSE)法，检验拟合后各目标簇电力线是否达到独立聚类的要求。在近邻参数7<K<10时，较DBSCAN聚类提取法，相对密度聚类提取法能更精准地实现单个电力线的分离。该算法为解决在复杂环境中精准提取电力线的难题，提供了新的研究思路。
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针对电力线点云聚类过程极易受参数影响的缺点，本文提出了一种基于相对密度聚类的激光点云电力线提取方法。该方法根据电力线点云数据维度与方向特征，实现电力线点云过滤；在把样本点按相对密度聚类成数据簇后，以最小二乘法拟合重构单个电力线，并引入均方根误差(RMSE)法，检验拟合后各目标簇电力线是否达到独立聚类的要求。在近邻参数7<K<10时，较DBSCAN聚类提取法，相对密度聚类提取法能更精准地实现单个电力线的分离。该算法为解决在复杂环境中精准提取电力线的难题，提供了新的研究思路。
