一种密集管道点云数据自动分割算法

提出了一种针对密集圆形管道点云数据的自动分割算法,通过八叉树结构将点云划分为若干个子块,并建立其空间邻域关系,采用基于法向量条件约束的随机采样一致性算法移除子块内的大区域平面,同时运用欧氏距离聚类和基于平滑条件约束的区域增长分割算法再次细化数据。实验结果表明:提出的自动分割算法在处理大小为6 m×12 m×16 m的点云空间数据时,4线程并行计算仅耗时9 s,精确率达到90%以上。因此,所提算法能够快速、准确地分割管道点云数据,具有较高的应用价值。