LiDAR数据处理

LiDAR数据处理

无论是来自地面、车载、机载还是星载激光雷达的亿级点云，DeltaG凭借专为优化海量性、非均匀性与场景复杂性而生的核心算法，为您提供从网格重建到简化的完整、高效处理流程。

数据挑战

海量数据，硬件瓶颈：动辄上亿的点云导致内存溢出，计算耗时漫长。
数据质量参差不齐：点云分布严重不均、缺失与重影现象普遍，导致算法失效。
场景复杂，结构多变：城市场景、林区等地物复杂，包含大量非流形结构，违背传统算法假设。

解决方案

高性能计算架构：优化内存管理，轻松处理亿级点云，显著提升效率，降低硬件门槛。
强鲁棒性算法：我们的核心算法对数据噪声、非均匀分布及部分缺失不敏感，确保在复杂真实数据中也能产出可靠结果。

常见的LiDAR数据处理功能

下面是一些常见的LiDAR数据处理功能，DeltaG针对LiDAR数据特点，对几何算法做了优化。DeltaG的强大功能，源于其底层Geometry++几何算法库的卓越性能。您既可以直接使用DeltaG软件，也可以将同样的技术集成到您自己的系统中。

面向大场景的网格重建：从海量点云到连续三维网格

隐式重建3D点云
快速三角化3D点云
支持大数据点云(上亿点)
内存消耗少，速度快

fitmesh_Arch

ETH_PRS_TLS Arch

ETH_PRS_TLS Office

IQmulus&TerraMobilita Z0

WHU-TLS Mountain

WHU-TLS HeritageBuilding

ETH_PRS_TLS Courtyard

ETH_PRS_TLS Facade

ETH_PRS_TLS Office

ETH_PRS_TLS Trees

Bridge

ISPRS_BENCHMARK Toronto ALS

IQmulus&TerraMobilita Z0

ISPRS_IndoorModeling CaseStudy1 TUB1

StGallenCathedral

WHU-TLS Railway

WHU-TLS Mountain

WHU-TLS Park

WHU-TLS Campus

内存优化的网格简化

专为处理海量网格而设计的简化算法，在保证关键几何特征的前提下，能极致降低内存占用。即使面对数千万面片的超大规模网格，也无需昂贵硬件，即可在普通工作站上快速完成轻量化处理。

decimate_courtyard

应用场景

智慧城市与数字孪生：快速处理机载/车载LiDAR数据，生成城市级实景三维模型。
勘测与工程：为地形分析、土方计算、基础设施监测提供精确的网格模型。
林业管理：从机载点云中重建林区地形和植被结构，用于林业资源调查。
文化遗产数字化：对地面扫描得到的历史建筑、文物点云进行高精度重建与归档。

一些常见的激光雷达数据集：为了帮助您快速验证DeltaG在处理复杂、真实场景下的能力，我们推荐以下公开的激光雷达数据集。您可以直接下载这些数据，并导入DeltaG进行测试。

如果您有任何疑问和建议，欢迎发email

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