点云技术主要运用 数据采集技术有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据采集技术有哪些的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据采集技术有哪些的解答，让我们一起看看吧。

点云技术主要运用

激光点云也称为点云，是利用激光在同一空间参考系下获取物体表面每个采样点的空间坐标，得到的是一系列表达目标空间分布和目标表面特性的海量点的集合，这个点集合就称之为“点云”(Point Cloud)。点云的属性包括：空间分辨率，点位精度，表面法向量等。　

（1）根据激光丈量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Itensity）。

（2）根据摄影丈量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和颜色信息（RGB）。　　

（3）结合激光丈量和摄影丈量原理得到点云，包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Itensity）和颜色信息（RGB）。　　

点云技术最初多应用于机械制造行业，随着近年来计算机能力的提升，不仅处理点的数量获得了增幅，照点的设备价格也有所下降，曾经价值几十万美元的采集设备，现在只需几千美元，且精度越来越高，能够照的地方也越来越多。现在已经可以直接应用到建筑等领域，点云的应用不仅可以节省掉传统的建模时间，也增加了模型准确性。 对于点云的应用，欧特克中国研究院负责核心工程项目总监云浪生的评价是:“我们原来都是把虚拟的东西现实化，现在是把现实的东西虚拟化，是一个虚拟跟现实的结合，这也是我们在峰会里面讨论的很多的东西。”

点云数据的获取方式主要有车载激光、机载激光以及地面激光扫描。地面激光扫描、机载激光扫描相对较成熟，车载激光扫描系统国内还在不断改进完善中。不同激光点云数据获取方式各有其优缺点。

传统数据采集的关键技术有哪些

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。

到此，以上就是小编对于数据采集技术有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据采集技术有哪些的2点解答对大家有用。