一种基于DBSCAN聚类算法的点云数据分割方法与系统

本发明提供了一种基于DBSCAN聚类算法的点云数据分割方法与系统，属于数据处理技术领域，该方法包括：获取非地面点云数据，得到最终高密度数据与最终低密度数据；获取多个参数组合下的DBSCAN聚类算法，根据每一参数组合下的聚类簇、核心点与噪声点，得到每一参数组合下的聚类结果的适应度内的第一参考值与第二参考值，进而得到初始聚类簇与初始噪声点；对初始噪声点进行聚类，得到最终聚类结果。本发明采用二次聚类与距离校验的方式，避免低密度物体被误判为噪声，减少漏分；通过先分区再针对性聚类，最后校验优化的处理方式，有效克服了点云密度不均对DBSCAN聚类的影响，提升了非地面点云分割的准确性。