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公开(公告)号：CN106970375B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710109898.X
申请日：2017-02-28
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种机载激光雷达点云中自动提取建筑物信息的方法，方法为使用机载激光雷达系统对目标区域进行数据采集，根据约束条件从原始点云中随机选取不共线的三个点云，根据所选点云的空间坐标计算其确定的平面方程，计算各点云到该平面的距离di并计算其标准偏差σ，设置阈值t＝2σ，当di＞t时，将该点云分类为局外点，反之则分类为局内点，并统计局内点个数；将上述步骤迭代一定次数，选择包含局内点个数最多的平面，将得到的平面中的点云剔除，剩余的点作为下一次处理的原始点云数据集，重复上述步骤，直到提取出了所有的建筑物点云平面，最后利用三维形态学腐蚀运算去除部分误分类点云。本方法提升了建筑物点云提取的速度和精准度。
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公开(公告)号：CN106970375A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710109898.X
申请日：2017-02-28
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种机载激光雷达点云中自动提取建筑物信息的方法，方法为使用机载激光雷达系统对目标区域进行数据采集，根据约束条件从原始点云中随机选取不共面的三个点云，根据所选点云的空间坐标计算其确定的平面方程，计算各点云到该平面的距离di并计算其标准偏差σ，设置阈值t＝2σ，当di＞t时，将该点云分类为局外点，反之则分类为局内点，并统计局内点个数；将上述步骤迭代一定次数，选择包含局内点个数最多的平面，将得到的平面模型中的点云剔除，剩余的点作为下一次处理的原始点云数据集，重复上述步骤，直到提取出了所有的建筑物点云平面，最后利用三维形态学腐蚀运算去除部分误分类点云。本方法提升了建筑物点云提取的速度和精准度。
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公开(公告)号：CN108765568A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810561291.X
申请日：2018-06-04
Applicant: 河海大学
IPC: G06T17/10
CPC classification number: G06T17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云的多层次建筑物快速三维重建方法，其步骤为：采集三维点云数据；点云滤波处理得到建筑物点云；使用优化的随机抽样一致性算法获得激光点云集；Delaunay三角剖分进行建筑物轮廓点的提取；冒泡排序对轮廓点进行排序，生成轮廓线；使用关键点提取算法，提取建筑物轮廓的关键点；连接关键点，并使用正交约束对轮廓线进行规则化处理；将建筑物轮廓线赋予点云中的高程信息，生成三维建筑物模型。本发明采用优化的算法能够提供更高的执行效率，并能有效的删除建筑物墙面点；使用Delaunay剖分方法精确的提取建筑物的轮廓线；使用轮廓线关键点提取算法较好的提取建筑物的关键点，并能抑制错误轮廓点的干扰，减少伪关键点的生成。
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