公开(公告)号：CN119229285A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411282064.5

申请日：2024-09-13

Applicant: 苏州科技大学

Inventor： 王永志 ,  江旭 ,  程之涵 ,  翁慧萍

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/32 ,  G06V10/30 ,  G06V10/34 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云特征深度的建筑物立面结构线精准提取方法，应用于点云特征提取技术领域。本发明包括：获取建筑物点云数据，对获取的建筑物点云数据进行预处理，并将预处理后的建筑物点云数据分为训练集和测试集；将训练集输入至PCPNET网络进行训练得到PCPNET网络训练模型，通过PCPNET网络训练模型提取测试集的法向量特征；采用高斯权重函数实现法向量特征的二次优化，根据二次优化后的法向量特征差异识别边缘特征点；通过改进的滤波算法优化边缘特征点，计算优化后边缘特征点的法向量并基于预设的角度和距离阈值连接成特征线。本发明显著提升了法向量特征的提取精度和鲁棒性，为建筑立面结构分析提供了可靠的数据基础。