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龙图腾网恭喜武昌理工学院申请的专利一种优化的中心均匀化聚类融合的点云分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113888553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110424261.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种优化的中心均匀化聚类融合的点云分割方法是由陈西江;安庆设计研发完成，并于2021-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种优化的中心均匀化聚类融合的点云分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种优化的中心均匀化聚类融合的点云分割方法，首先，本发明通过构建扫描距离、角度分辨率及邻近点数的关系模型，给出了截止距离计算公式，其次，对局部密度和距离函数进行了归一化，并根据两者乘积的大小的来确定聚类中心，同时，为了避免聚类中心重复或相近对聚类的影响，本发明对重复的或距离很近的聚类中心进行了消除，从而实现了聚类中心的均匀化。最后，根据聚类中心，利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属，同时依据邻近聚类数据群之间的距离和截止距离之间的比较来进行邻近聚类之间的融合，从而实现点云数据的精细分割。本发明在分割可靠度和精度上均有明显的改善。为激光点云语义模型构建及语义属性标注提供了前期数据基础。

本发明授权一种优化的中心均匀化聚类融合的点云分割方法在权利要求书中公布了：1.一种优化的中心均匀化聚类融合的点云分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：三维激光扫描，获得点云数据；步骤2：利用高斯核函数确定点云数据局部密度；步骤3：改进距离参数δi确定方法；步骤4：依据局部密度和距离参数确定点云聚类中心；步骤5：依据数据点到聚类中心的距离，确定点云初始聚类；步骤6：通过计算邻近聚类之间的最短距离来实现对初始聚类融合，依据聚类融合结果实现点云分割；截止距离具体计算过程为：激光扫描距离为D，激光扫描中心点邻近点数为k，激光扫描角度分辨率为α，则截止距离为： 点云聚类中心确定具体方法为：首先考虑局部密度ρi和距离函数δi具有不同的尺度，则对其进行归一化处理，将其归一到[01]之间，得到归一化后的局部密度和距离函数其次，计算归一化后的局部密度和距离函数相乘结果，如下式所示 最后，依据所对应的点即为初始聚类中心点，计算相邻聚类中心点之间的距离将该距离与截止距离比较，如果则对相邻聚类中心点进行合并，最终得到分布均匀的聚类中心点；依据初始聚类融合结果实现点云分割：依据数据集的初始聚类得到所有点的聚类归属，如下式所示 利用KNNSk-NearestNeighborsearching计算邻近聚类之间的最短距离并将该距离与截止距离进行比较，如下式所示， 如果聚类点和属于相同的类，则这两个集聚的聚类进行合并为一个聚类；反之则无需合并，从而可以得到整个数据集的聚类，进而实现对点云数据集的分割。

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