从多位当地华商了解到，海关的严查自经济危机时已开始实施，过去比较容易的清关手续，如今都会因为这样那样的问题而得到阻碍，从国内进货价格和当地市场价格的差价(相差悬殊)、没有准确报关等等原因而对货物实行扣押，而现在，因为漏办或没办理的木托盘熏蒸证书也被当地海关强制要求提供，这无疑又为华商们带来或多或少的影响和损失。

估计二次滤波后点云中每个点的法向量，使用KdTree作为搜索的算法，设置K最近邻搜索时的参数K为20。利用计算得到的法向量，采用随机采样一致性（RANSAC）算法提取平面，设置表面法线权重系数为0.1，迭代的次数为500次，点到模型的距离允许值为0.3。该算法原本能够提取点云中的平面，但在实际测试上表现较差（可能没有调到合适的参数）。因此使用RANSAC只是作为滤波器，从依然带有噪声的点云中提取平面特征，方便后续的计算。在经过该步骤后，得到的点云几乎没有肉眼看见的噪声了（RANSAC就是牛逼）。再用相同的算法和参数估算一次点云中每个点的法向量，得到更为准确的法向量值。

最后使用区域增长（Region Growing）算法，获得地面和栈板的前表面。设置最小的聚类数为200，也就是说每个平面至少含有200个点（不会出现很小的奇怪的面），设置搜索算法为KdTree，近邻数为150（该参数越大，法向量相似的面会合并），平滑阈值为7度（能够区分地面和栈板前表面，又不会受表面不平的影响），曲率阈值为1（曲率太大的曲面不会继续延展生长）。这样整个点云被聚类两部分：地面与栈板上表面（法向量都向上）、栈板前表面（法向量向前），当然还有栈板边缘一些噪音点没有被聚类。

分别求出上述两个聚类中所有点的平均法向量，再做归一化，作为地面和栈板前表面的单位法向量，理论上两个法向量应该垂直，即点乘为0，实际误差在2~5度，误差较小。

分别求出栈板前表面点云xyz坐标的、最小值，再取平均，作为栈板前表面几何中心。

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