一种建筑物激光扫描点云数据的聚类方法

摘要

本发明公开了一种建筑物激光扫描点云数据的聚类方法，包括：将点云数据转化为二维数据，获得集合X；指定密度阈值MinPts，对于X中任意一点，计算与该点距离最近的MinPts个对象的最远距离，并统计所有点最远距离的最大和最小值；将最远距离的最大和最小值的差值分成n等份，以产生最远距离的最小值的点为圆心，以等份的间距为单位逐级递增值为半径做圆，计算每个圆内的点数；以差值为横坐标，以每个圆内的点数为纵坐标，拟合形成曲线；寻找曲线的拐点，将拐点对应的横坐标的数值作为σ的取值；以MinPts和σ为条件建立AQ‑DBSCAN算法，并对X中的点进行聚类，以得到点云中的点属于该建筑物中哪个部位的聚类分析。