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公开(公告)号：CN106127857B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201610467712.3
申请日：2016-06-24
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是综合数据驱动与模型驱动的机载LiDAR数据建模方法，该方法包括以下步骤：（一）全波形LiDAR数据波形精确分解和建筑提取；（二）基于数据驱动的复杂建筑屋顶分割；（三）建筑屋顶语义划分；（四）基于分割单元的建筑屋顶建模；（五）建筑模型精度评价及渲染。本发明的优点：（1）可精确而合理地分割复杂建筑屋顶，并能维持屋顶分割面片间的拓扑关系，能够详细提取复杂建筑屋顶及大面积连体建筑的结构和边界线，为合理的建筑语义分块创造了条件；（2）能够构建复杂建筑模型，并保证模型的合理性和较高的重建效率，可以广泛用于大规模场景的城市建模。
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公开(公告)号：CN117523134B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202311228807.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构感知点云语义分割的三维建筑物模型简化方法，首先输入一个建筑物点云数据，然后它被输送到结构感知的点云语义分割模块，通过点的边缘指数提取出建筑物的几何轮廓点，然后利用设计的语义标签能量优化函数对剩余点分配基元语义信息，以每个基元的语义边缘点和建筑物的几何轮廓点构成建筑物的结构轮廓点集。以拓扑感知的方式将建筑物的点云数据转换为三维建筑物网格模型，并将点云的语义信息转移到网格模型中；最后，设计了保留建筑物结构轮廓的边缘折叠算法来对网格模型进行简化，这可以使得建筑物模型在简化过程中变形较小，而且算法还能控制不同语义基元的简化力度。
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公开(公告)号：CN117496086A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311319567.0
申请日：2023-10-12
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种语义感知的室内几何重建方法，首先获取含有语义的目标楼层三维点云，通过水平切片并投影到地面，提取墙面投影线；然后生成目标楼层多边形单元，构建房间语义图和墙面语义图，并通过构建目标函数和图割算法分割出室内多边形单元和室外多边形单元，之后对房间语义图和墙面语义图，进行图像差值操作，获得差值语义图；再使用形态学分割获得房间分割图，将房间分割图与室内多边形单元和室外多边形单元叠加，获得房间多边形单元；最后通过获取房间边界、计算房间的真实高度、获得目标楼层房间的三维几何模型。本发明创建的房间模型具有准确的几何形状、正确的拓扑结构和丰富的语义信息。
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公开(公告)号：CN109165458B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201811031896.4
申请日：2018-09-05
Applicant: 南京林业大学 , 中国地质调查局南京地质调查中心
Abstract: 本发明提出了一种基于BIM的地表建筑太阳辐射估算方法，具体步骤包括：1）多尺度精细地表曲面模型构建与优化；2）基于BIM的城镇建筑信息空间规划与表达；3）基于BIM的城镇建筑基本天然采光评估；4）太阳辐射空间曲面模拟预测模型的构建；5）基于BIM的太阳辐射时空分布定量评估；6）基于BIM的建筑表皮响应设计策略。优点：1）提出基于高分遥感影像的数字地表模型分区、分尺度构建与优化方法；2）有效解决建成区已有建筑和规划建筑中的太阳辐射定量估算问题；3）科学指导城镇微观尺度生态环境要素的模拟与仿真；4）为城镇区域太阳辐射能的利用开发提供理论基础和技术支撑；5）拓展城镇微观尺度生态环境多学科交叉融合的理论基础和技术方法。
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公开(公告)号：CN109448087B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201811215484.6
申请日：2018-10-18
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明涉及一种盾构隧道表面点云数据分段方法，包括：1）盾构隧道点云投影：根据盾构隧道点云走向，将三维点云转换成二维；2）边界点提取：将投影后的二维点云网格化，利用网格提取出点云的上下边界点；3）隧道点云分段位置计算：a）所提取边界点的切线斜率计算；b）分段位置计算；4）对两个投影面上盾构隧道点云分段位置联合处理，完成隧道整体点云数据的分段，为隧道点云建模做准备。优点：1）研究了盾构隧道表面点云的分段方法，为基于TLS技术的盾构隧道的中轴线提取、断面分析等点云处理方法提供了技术支撑。2）有效提高中轴线拟合精度，补充盾构隧道变形监测技术方法，在盾构隧道安全监测、预防重大事故方面具有重要的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115393542B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210825602.5
申请日：2022-07-13
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种广义建筑三维几何重建方法，基于“点‑线”双域互增强思想，同步实现建筑点、线几何重建；在“线”约束下，通过求解“多目标全局最优化问题”，重建线性平面基元，并且借助局部非线性优化拟合非线性参数表达基元，进而实现建筑面重建。在“线”和“面”模型共同辅助下，基于模型匹配，完成建筑屋顶结构基元和建筑立面部件基元的重建，并通过CSG组装基元模型，完成建筑体重建。本发明成果有助于完善激光点云的几何建模理论与方法，可为国家“实景三维”数据库提供多颗粒度且高质量的建筑几何模型，满足国家经济社会发展各领域对“实景三维”建筑几何模型的亟需。
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公开(公告)号：CN115393542A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210825602.5
申请日：2022-07-13
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种广义建筑三维几何重建方法，基于“点‑线”双域互增强思想，同步实现建筑点、线几何重建；在“线”约束下，通过求解“多目标全局最优化问题”，重建线性平面基元，并且借助局部非线性优化拟合非线性参数表达基元，进而实现建筑面重建。在“线”和“面”模型共同辅助下，基于模型匹配，完成建筑屋顶结构基元和建筑立面部件基元的重建，并通过CSG组装基元模型，完成建筑体重建。本发明成果有助于完善激光点云的几何建模理论与方法，可为国家“实景三维”数据库提供多颗粒度且高质量的建筑几何模型，满足国家经济社会发展各领域对“实景三维”建筑几何模型的亟需。
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公开(公告)号：CN111275052A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010030687.9
申请日：2020-01-13
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种基于多层次聚合特征提取与融合的点云分类方法，包括如下步骤：(一)多层次点集的构建；(二)基于LLC-LDA的点集特征提取；(三)基于多尺度最大池化(LLC-MP)的点集特征提取；(四)基于多层次点集特征融合的点云分类。本发明提出一种基于多尺度最大池化和latent Dirichlet allocation(LDA)的多层次点集聚合特征提取与融合方法，并基于融合的聚合特征实现点云分类。本发明算法通过多层次聚类，自适应获取多层次多尺度目标点集，通过局部线性约束稀疏编码(Locality-constrained Linear Coding，LLC)表达点云单点特征，利用点坐标构建尺度金字塔，并基于最大池化方法构造能够表征点集局部分布的特征，然后融合该特征与LLC-LDA模型提取点集全局特征，最终利用融合的点集多层次聚合特征实现点云分类。
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公开(公告)号：CN109919955A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910182145.0
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种地基式激光雷达点云的隧道轴线提取和分割方法，包括如下步骤：（1）基于2D投影法提取隧道轴线点；（2）构建轴线MST；（3）基于SG滤波进行隧道轴线平滑；（4）基于改进RANSAC算法进行轴线分割；（5）总体最小二乘轴线拟合。本发明采取先分割后拟合的策略，实现隧道轴线方程的分段表达；降低分割的复杂度，实现对隧道要素的精确分割；使用总体最小二乘方法拟合隧道轴线，降低对噪声的敏感程度。
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