[发明专利]基于Hash‑Cube空间层次划分结构的最近邻点集快速检索方法在审
| 申请号： | 201610475683.5 | 申请日： | 2016-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN106156281A | 公开（公告）日： | 2016-11-23 |
| 发明（设计）人： | 张长东;韩邢峰;强旭辉;刘婷婷;廖文和 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王培松 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于Hash‑Cube空间层次划分结构的最近邻点集快速检索方法，包括以下步骤：步骤一、通过估算单位长度内包含的点云数目将整个点云空间划分为若干个大小相等的子空间，点云中的所有点被包裹在这些子空间中；步骤二、通过计算每个点的子空间坐标，结合Hash函数直接定址的特点将每个数据点分配到对应的子空间中；步骤三、通过对数据点排序，进行数据点存储，即每个子空间Hash‑Cube只记录检索值最小的点的地址；步骤四、空间点的最近邻查询，在最近邻查找过程中，根据当前点采样半径r的大小以及Hash函数快速建立检索域，在检索域中查找位于检索半径范围内点，以此确定最近邻点集，最后完成检索。利用本发明可大大节省存储空间以及提高检索效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 hash cube 空间 层次 划分 结构 近邻 快速 检索 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Hash‑Cube空间层次划分结构的最近邻点集快速检索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、通过估算单位长度内包含的点云数目将整个点云空间划分为若干个大小相等的子空间，点云中的所有点被包裹在这些子空间中；步骤二、通过计算每个点的子空间坐标，结合Hash函数直接定址的特点将每个数据点分配到对应的子空间中；步骤三、通过对数据点排序，进行数据点存储，即每个子空间Hash‑Cube只记录检索值最小的点的地址；步骤四、空间点的最近邻查询，在最近邻查找过程中，根据当前点采样半径r的大小以及Hash函数快速建立检索域，在检索域中查找位于检索半径范围内点，以此确定最近邻点集，最后完成检索。
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