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一种基于地面激光雷达点云的建筑物外轮廓自动提取方法
被引量：
1
1
作者
陈壮
罗保林
+1 位作者
黄应华
李昊
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第S02期221-225,共5页
本文针对基于地面点云数据的建筑物轮廓自动提取,设计了一种由粗到精的提取方法。首先,将点云降维,在图像中进行轮廓优化和粗提取;然后,将欧式距离聚类和全局最小二乘方法与RANSAC方法结合,对提取出的粗轮廓进行更精细地拟合,得到原始...
本文针对基于地面点云数据的建筑物轮廓自动提取,设计了一种由粗到精的提取方法。首先,将点云降维,在图像中进行轮廓优化和粗提取;然后,将欧式距离聚类和全局最小二乘方法与RANSAC方法结合,对提取出的粗轮廓进行更精细地拟合,得到原始的线要素;最后,采用平面几何拓扑约束和经验模型的方法,对得到的线要素进行简化和连接,完成轮廓的提取。试验结果表明,本文方法能够有效提取出建筑物轮廓,与传统方法实测相比,轮廓顶点处的位置精度总体小于5 cm,能够满足大多数城市测量应用场景。
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关键词
激光点云
建筑物轮廓提取
图像处理
线要素简化
RANSAC
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职称材料
题名
一种基于地面激光雷达点云的建筑物外轮廓自动提取方法
被引量：
1
1
作者
陈壮
罗保林
黄应华
李昊
机构
成都
市勘察测绘研究院
成都交大光芒科技股份有限公司
中国铁路设计集团
有限公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第S02期221-225,共5页
文摘
本文针对基于地面点云数据的建筑物轮廓自动提取,设计了一种由粗到精的提取方法。首先,将点云降维,在图像中进行轮廓优化和粗提取;然后,将欧式距离聚类和全局最小二乘方法与RANSAC方法结合,对提取出的粗轮廓进行更精细地拟合,得到原始的线要素;最后,采用平面几何拓扑约束和经验模型的方法,对得到的线要素进行简化和连接,完成轮廓的提取。试验结果表明,本文方法能够有效提取出建筑物轮廓,与传统方法实测相比,轮廓顶点处的位置精度总体小于5 cm,能够满足大多数城市测量应用场景。
关键词
激光点云
建筑物轮廓提取
图像处理
线要素简化
RANSAC
Keywords
laser point cloud
building outline extraction algorithm
image processing
line feature simplification
RANSAC
分类号
TU198 [建筑科学—建筑理论]
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于地面激光雷达点云的建筑物外轮廓自动提取方法
陈壮
罗保林
黄应华
李昊
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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参考文献
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