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公开(公告)号:CN115937558A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202210564353.9
申请日:2022-05-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06T7/187
Abstract: 本发明属于点云特征提取技术领域,具体涉及一种建筑物立面点云特征线提取方法。该方法首先获取建筑物的点云数据,从中提取包括边界点和折叠点在内的特征点,然后利用提取的特征点进行直线拟合以得到特征线,最后依据得到的特征线确定建筑物特征线。在提取折叠点时,利用本发明定义的相对角来提取折叠点,在计算相对角时,无需同时对目标点和近邻点的法向量进行计算,仅需计算目标点的法向量,降低了法向量实际计算偏差对提取结果造成的影响,能对折叠点进行更为有效的提取,特征点提取的精度、可靠性和准确性更高,提高了建筑物特征线提取精度。
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公开(公告)号:CN114419294A
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202210102637.6
申请日:2022-01-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T19/00
Abstract: 本发明属于点云数据处理技术领域,具体涉及一种曲面变分阈值的自适应确定方法。该方法首先计算原始采样点云数据中各点云的曲面变分值,并进行排序;然后对排序后的各点云的曲面变分值进行曲线拟合;接着计算拟合曲线上各点云所对应的曲率半径/斜率,选取曲率半径在曲率半径最小值附近设定范围内/斜率的绝对值为1±x的点云所对应的曲面变分值作为曲面变分阈值。该方法自适应确定的曲面变分阈值准确合理,能够区分出原始采样点云数据的高低曲率区域,避免了人工法选取曲面变分阈值造成的随机性、缺乏依据和耗时长的缺陷,保证了最终提取的特征点中既没有过多的冗余平缓点、且有足够多的反映物体细节的特征点。
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公开(公告)号:CN115099304A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210564805.3
申请日:2022-05-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/30 , G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明属于点云数据处理技术领域,具体涉及一种建筑物立面点云提取方法。首先,基于虚拟格网利用高程分布特性自适应分离地面点,并依据格网高差滤除低矮地物点云。然后,在求解最优邻域的基础上,根据各点的局部点云密度进行DBSCAN聚类。最后,结合聚类块中线、面状点比例和尺寸等语义规则对建筑物立面点云进行精提取。采用两种不同场景的数据集进行试验,结果表明,所提方法能得到较好的建筑物立面提取结果,提取精度高于MRG、RealWorks和EPSB三种对比方法,F1得分均优于97.69%,可为建筑物重建、城市精细化管理等应用提供可靠的建筑物立面信息。
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