云计算环境下三维海量激光扫描数据的分布存储技术研究
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摘要
大多数三维海量激光扫描数据存储方法仅局限于对海量数据的分类存储,未能有效整合数据特点,导致存储区域数据分布杂乱无章,实用性不强。基于上述原因,提出云计算环境下三维海量激光扫描数据的分布存储方法。根据三维海量激光扫描数据特点,构建三维海量激光扫描数据分布模型,并使用云计算处理模型数据。利用点云数据配准,结合ICP(iterative closest point)算法,将处理后的三维海量激光扫描数据输入到三维分布存储模型中,实现三维海量激光扫描数据的精准排列和存储。实验结果表明,所提方法的存储效率和提取效率均很高,实用性较强,并拥有非常优异的数据融合性能。
Most of the three-dimensional mass laser scanning data storage method is limited to storage for huge amounts of data classification. Failing to effectively integrate data characteristics,leading to a chaotic storage area and practicality is not strong.Based on the above reasons,it put forward the three-dimensional mass distribution of laser scanning data storage method under the cloud computing environment.According to characteristics of 3D massive laser scanning data,building 3D massive laser scanning data distribution model,and using the cloud computing model to processing data.Using point cloud data registration combined with ICP(closest point iterative) algorithm to input processed 3D laser scanning data to 3D distribution storage model. Finally,realizing the accurate arrangement and storage of 3D massive laser scanning data. The experimental results show that the proposed method has high efficiency,strong practicability and very good data fusion performance.
Most of the three-dimensional mass laser scanning data storage method is limited to storage for huge amounts of data classification. Failing to effectively integrate data characteristics,leading to a chaotic storage area and practicality is not strong.Based on the above reasons,it put forward the three-dimensional mass distribution of laser scanning data storage method under the cloud computing environment.According to characteristics of 3D massive laser scanning data,building 3D massive laser scanning data distribution model,and using the cloud computing model to processing data.Using point cloud data registration combined with ICP(closest point iterative) algorithm to input processed 3D laser scanning data to 3D distribution storage model. Finally,realizing the accurate arrangement and storage of 3D massive laser scanning data. The experimental results show that the proposed method has high efficiency,strong practicability and very good data fusion performance.
引文
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