【摘 要】
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针对三维扫描云数据存储开销过大,冗余数据干扰强的难题,提出基于块匹配特征压缩和自适应属性聚类的存储模型,并应用于激光三维扫描点云数据存储中。通过对激光三维扫描点云
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针对三维扫描云数据存储开销过大,冗余数据干扰强的难题,提出基于块匹配特征压缩和自适应属性聚类的存储模型,并应用于激光三维扫描点云数据存储中。通过对激光三维扫描点云数据结构分析,对云数据信息流进行非线性时间序列重组分块,对激光三维扫描点云数据采用特征压缩器进行块匹配特征压缩,降低数据存储开销,结合模糊C均值算法实现数据的存储结构优化。通过实验进行性能分析,结果表明,采用该存储模型进行激光三维扫描点云数据采集与存储,数据属性特征匹配和聚类性能较好,提高数据存储的吞吐量,降低存储开销。
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