一种基于激光点云的数据滤波降噪方法

本发明公开了一种基于激光点云的数据滤波降噪方法。本发明中，通过随机森林算法对多尺度特征进行智能化筛选，系统能够根据点云的局部几何特性自动生成最优滤波规则，无需依赖人工预设参数。在复杂城市场景中，高楼立面的精细结构可通过曲率特征精准保留，而植被区域的稀疏噪声则通过密度阈值快速剔除。这种数据驱动的自适应机制不仅降低了人工干预成本，还大幅提升了滤波策略的场景泛化能力，使其在动态环境中仍能保持稳定输出。结合多帧点云的运动轨迹一致性验证，利用时序关联分析精准定位动态干扰，显著提升了复杂动态场景下的数据可靠性，为高精度三维重建与实时感知提供了坚实基础。