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一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。 相似文献
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提出了一种基于线性体素分割的机载LiDAR点云电力线自动提取方法.该方法首先基于八叉树结构对海量三维点云数据进行体素化处理,再对体素点云进行线性检测,并结合马尔可夫随机场(MRF)对线性体素进行分割.然后在分割得到的线性段中,通过杆塔和电力线之间上下文关系的先验知识对杆塔进行精度定位,获取杆塔连接线边集.最后,通过设定的圆柱形搜索框,对边集周围的线性段进行识别,提取出电力线点云.为了验证本文方法的有效性,对江苏省电力设计院提供的在山区复杂场景中采集得到的3块机载LiDAR数据进行试验.结果表明,本文方法能够从LiDAR点云数据中提取出较为完整的电力线,提取的平均质量达到了92.6％,对电力线的风险管理具有较高的应用价值. 相似文献
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为解决机载LiDAR点云数据建筑物提取精度不高的问题,首先分析了现有的基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法;然后综合地形、树木、建筑物密度等对建筑物提取的影响,以德国斯图加特市法伊英根的LiDAR点云数据为例进行了建筑物提取实验;最后对提取结果进行了定量精度评定。结果表明,基于影像的机载LiDAR点云数据建筑物提取精度为93.1%;而基于数学形态学图像的处理方法和基于Delaunay三角剖分的方法受建筑物形状和地形等限制较多,提取精度分别为87.6%和81.3%,说明基于影像的机载LiDAR点云数据建筑物提取方法的准确性较高,限制性条件较少。 相似文献
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三维点云语义分割的结果包含着对场景中多个目标的识别,是三维场景信息提取的重要环节,在智慧城市等多个领域扮演关键角色.由于三维激光点云数据量庞大、场景复杂性高等问题,大多数现有方法只能以相对较低的识别率提取有限类型的对象.本文提出了一种在三维激光点云场景中结合残差学习和马尔可夫随机场(MRF)优化的层次化多类型目标自动提取框架.该框架首先将点云滤波为地面点和非地面点;然后从非地面点中提取建筑物以降低场景复杂度;接着基于现有深度模型引入残差学习模块对剩下点云进行逐点分类;最后采用马尔可夫随机场进行后处理和分类结果优化,以提高激光点云语义分割的准确率.对3个室外大规模点云场景分别进行的试验结果表明,本文方法可以对多种类型的点云场景进行有效语义分割,每个数据集的3项指标(召回率、精确度和F1值)分别为(94.6％、96.8％、95.7％)、(88.5％、90.5％、89.2％)和(95.3％、95.2％、95.3％).此外,与现有较前沿方法相比,本文方法显著提高了语义分割性能. 相似文献
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针对震后复杂场景下LiDAR点云建筑物破坏类型自动识别问题，为满足应急救援时效性、准确性需求，告别传统人工震害特征提取，充分挖掘点云数据中灾区建筑物震害信息，进一步实现建筑物自动化智能化识别。本文将3D点云深度学习方法应用于建筑物震害识别，构建了包含倒塌、局部倒塌、未倒塌3种建筑物破坏类型的点云数据集。基于PointNet++网络探究了各类别样本量及其均衡性对识别精度的影响，并提出破坏建筑物样本增强方法，丰富了各类别样本点云形态。利用2010年海地7.0级地震后机载LiDAR数据，在PointNet++网络中进行了样本增强前后分类精度比较、样本量以及均衡性分析实验，样本增强后倒塌和局部倒塌的分类精度分别提高近27%和17%，模型整体平均分类精度、Kappa系数均有近15%的提升。实验结果表明三维建筑物震害深度学习模型在各类别样本量足够且均衡时，才能取得较好的分类识别效果。 相似文献
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利用高精度DSM数据提取建筑物轮廓算法研究 总被引：2，自引：1，他引：1
基于DSM数据提取建筑物轮廓信息是快速自动构建建筑物三维模型的基础和前提.本文将随机抽样一致性算法RANSAC引入到DSM点云分割中,提出了一种基于随机抽样一致性算法模型的建筑物面片识别和轮廓提取算法,实现了高精度DSM数据的建筑物轮廓信息提取,试验验证了本文方法的精度和可靠性. 相似文献
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针对点云分类中提取单个点自身特征所需的邻域尺寸选择,以及低层次特征设计烦琐且表达地物属性能力较弱等问题,本文提出了一种自适应选择单点最优邻域尺寸及学习泛化能力更强的深层次特征的三维点云分类方法。首先基于自适应最优邻域尺寸选择获得每个点的最优局部邻域信息,继而基于局部邻域信息提取点云低层次特征;然后设计一种以待分类点低层次特征为输入的卷积神经网络模型,学习能反映目标地物内在属性的深层次特征并实现分类;最后采用拓普康公司三维点云数据集进行试验,该数据集通过一个配备TOPCON GLS-2200三维激光扫描仪的移动平台获得。试验结果表明,本文方法分类的总体精度达90.48%,优于文中其他点云分类方法。 相似文献
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基于机载激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging)数据识别震后建筑物震害,其前提是快速准确地提取建筑物点云。通过分析地震灾区机载激光雷达点云中提取建筑物点云的诸多难点,已有的方法难以达到预期效果,因此提出融合同机航空影像数据的方法,实现了震后灾区建筑物点云的获取。该方法首先在数据预处理的基础上,利用布料模拟滤波CSF(Cloth Simulation Filtering)算法进行点云滤波,得到地面点云和非地面点云(主要是建筑物、植被和车辆行人等),并将航空影像红波段光谱信息赋予非地面点云;然后基于灰度直方图阈值分割的方法剔除植被点;最后对剩余激光脚点利用具有噪声的基于密度的空间聚类DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法进行聚类提取最终的建筑物点,并与参考建筑物点比对,进行精度验证,得到建筑物点云提取的漏检概率、虚警概率分别为15.61%、7.52%,总体精度可达84.39%。结果表明,在一定精度要求范围内,该方法能有效实现地震灾区建筑物点云的提取,可为震后机载LiDAR建筑物点云提取提供技术参考和方法借鉴,为建筑物震害识别做好基础工作。 相似文献
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建筑物是城市的重要组成部分,从三维点云数据中精细化地提取建筑物特征是当前研究的热点。本文提出了一种顾及局部特征的三维点云建筑物轮廓精确化提取方法。首先,采用基于统计学的滤波预处理方法,分离地面点与非地面点,去除离群点,降低点云数量;然后,通过基于改进3D Hough变换的建筑物立面提取方法,提取点云数据的多立面,提高立面提取的精度和效率;最后,采用基于降维边界索引的点云轮廓精准提取方法,获取局部特征和外部轮廓特征。结果表明,该方法能够充分兼顾建筑物的整体外部轮廓及局部细节特征,高效准确地实现建筑物的精确化提取,为城市规划、城市更新等相关应用提供技术支持。 相似文献
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一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
从机载雷达点云数据中快速准确提取建筑物是当前研究的难点和热点。在对现有建筑物点云提取方法充分研究和分析的基础上,本文提出了一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法。首先根据建筑物的几何特性提取初始建筑物轮廓点;然后构建局部协方差矩阵计算点云分布特征,剔除非建筑物轮廓点;最后利用DBSCAN聚类算法对建筑物轮廓点聚类,以聚类结果为基础构建缓冲区,以缓冲区内所有建筑物轮廓点为初始种子点,采用圆柱体邻域进行多种子点区域增长,实现建筑物点云的提取。通过两组试验,共5组数据验证本文算法的性能。试验结果表明,该方法能够准确、有效地提取多层复杂的建筑物点云,效率高,且具有一定的适用性。 相似文献
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层析SAR技术可以根据获取的二维SAR影像来进行城市建筑物的三维重建,在不久的将来有望成为城市多维精密监测的重要技术工具。目前,层析SAR城市建筑物三维点云的精度还没有有效的验证方法。本文提出一种基于地面LiDAR三维点云数据来验证层析SAR三维点云数据精度的方法,通过将层析SAR和LiDAR的建筑物点云分割成不同立面,进而逐个面进行立面边界提取,并以LiDAR三维点云数据作为基准,将二者的建筑物几何特征进行对比,从而验证层析SAR城市建筑物三维点云的精度。实验选取盘古七星酒店层析SAR三维点云数据与LiDAR三维点云数据进行对比分析,结果表明基于LiDAR三维点云来验证层析SAR城市建筑物三维点云精度方法的有效性和适用性。 相似文献
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针对目前机载LiDAR点云数据存在的数据组织效率低下以及不利于查询等问题,本文提出了一种基于体元的建筑物提取算法。首先,构建体元模型实现机载LiDAR数据的真三维描述;然后,计算局部邻域曲面拟合残差,将残差最小的体元视作种子体元;最后,根据局部邻域法向量夹角准则来实现种子体元的区域增长,从而获得建筑物点。本文选取ISPRS公开的点云滤波测试数据中的8种复杂场景进行实验,实验结果表明:本文算法不仅原理简单、容易实现,而且具有较好的鲁棒性,不会受地形以及建筑物类型和尺寸的限制,Kappa系数达到80%以上,实现了复杂场景下建筑物的提取。 相似文献
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基于深度学习方法,借鉴二维图像卷积的思想,设计了一种适合三维点云的卷积操作。点云卷积的作用域是局部球形邻域,输入为三维坐标和空间几何关系。通过点云卷积提取局部特征,使用最远点采样算法采集邻域中心点,根据半径构建球形局部邻域,使用多层感知器（multi-layer perceptron,MLP）网络学习空间关系权重,将学习到的关系权重和输入特征相乘,实现卷积操作。基于三维点云卷积,构建了一个多层分类网络模型实现点云分类。使用道路场景的黄石路数据集进行分类实验,结果证明了所提方法的有效性。 相似文献
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建筑物点云提取是城市快速三维建模的基础。针对城区中建筑物和树木空间距离较近导致建筑物点云误提取的问题,提出一种颜色约束的欧式聚类算法。该方法利用低空拍摄可见光影像进行三维重建、获取点云数据,在建立点云K邻域索引和表面估计的基础上,以曲率最小的点作为欧式聚类的种子点,将点云的RGB值转换成Lab颜色模型,对建筑物点云的聚类提取进行约束。实验表明,该方法可以有效地解决可见光影像匹配点云中建筑物提取时将树木误提取的问题。 相似文献
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基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取 总被引：1，自引：1，他引：0
提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。 相似文献
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多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类 总被引：1，自引：0，他引：1
利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。 相似文献
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刘亚洲邓安健 《测绘与空间地理信息》2023,(11):51-54
为了提高目前机载LiDAR点云数据滤波和建筑物提取精度,本文提出一种基于超体素的点云滤波与建筑物提取方法。对每个超体素进行相似性判断来实现向上一层的区域增长式合并,并通过判断超体素簇与邻接超体素簇的凹凸性实现再向上一层的合并,最终通过计算聚类对象自身几何特征来过滤地面、植被和噪声,从而得到建筑物点云。实验利用ISPRS公布的标准数据集,选择3个地形数据进行实验。实验结果表明本文算法滤波性能更好,建筑物提取结果优于专业点云处理软件的提取结果。 相似文献
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为了提升三维激光点云数据处理、存储、运算效率,对基于体素栅格的三维激光建筑物点云抽稀方法进行了研究。通过提取原始三维激光点云空间位置和法向量作为体素栅格存贮数据的主要信息;以三维激光点云最大外包矩形构建最大体素,并依据点云位置不断地进行空间划分,直至阈值范围内,从而实现点云数据的高效组织与管理。对体素栅格内的点云依据设定空间半径阈值检索种子点周边点云,剔除体素栅格中阈值内点云,保留种子点云,从而实现了三维激光点云数据抽稀,有效压缩了三维激光点云数据。并通过实验验证了该方法可以有效降低三维激光点云数据冗余,为海量三维激光点云数据的存储与应用等方面的研究提供参考。 相似文献
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建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上,首先利用改进的区域生长算法滤波地面点,并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点;再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面;最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算,通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明,综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息,对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。 相似文献