[发明专利]一种建筑点云中分离单体建筑的密度聚类算法在审
| 申请号： | 201810573354.3 | 申请日： | 2018-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN108765478A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 曹如军;吕德亮 | 申请（专利权）人： | 杭州中科天维科技有限公司;中科光绘（上海）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 浙江一墨律师事务所 33252 | 代理人： | 鲁秦 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 密度聚类 点云 算法 单体建筑 分离单体 数字城市建设 城市建筑物 建筑密集区 科学化管理 分离过程 计算性能 人工干预 三维模型 实时更新 数据分割 数据基础 智慧城市 自动分离 精细化 抗噪声 鲁棒性 数据集 正确率 应用 建筑物 运营 生产 服务 | ||
【权利要求书】：
1.一种建筑点云中分离单体建筑的密度聚类算法，包括以下步骤：
1)从任一未处理的点P0开始，若其ε-邻域内至少包含minPts个点，则P0为核心点，开始转步骤2)进行聚类过程；否则，将P0标记为噪声点，并重复当前步骤；如果数据集中所有点都处理完毕，则聚类过程结束；
2)将P0的ε-邻域点加入到新的聚类C中，并将这些邻域点根据其各自的邻点数量，分别标记为核心点或噪声点；
3)重复步骤2)，即将C中所有未处理的核心点，继续同样的处理过程，直到没有新的核心点加入C为止，即找到一个密度连接的最大子集，标记/分离出某一单体建筑；
4)重复上述步骤，寻找一个新的聚类。
2.根据权利要求1所述的建筑点云中分离单体建筑的密度聚类算法，其特征是：在计算邻域距离时采用闵克夫斯基距离测度，关于n-维实数空间中的两个点，其p-阶闵克夫斯基距离定义如下：
其中p的值可采用1,2或∞。
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