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公开(公告)号：CN112200083A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011078892.9
申请日：2020-10-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多元高斯混合模型的机载多光谱LiDAR数据分割方法，涉及遥感数据处理技术领域。本发明读取原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据，形成原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据集；然后将原始机载多光谱LiDAR独立点云数据集进行异常数据去除及数据融合，形成具有多波段光谱信息的单一点云数据集；进而对具有多波段光谱信息的单一点云数据集提取反应地物类型差异的多光谱强度特征和高程特征；最后将机载多光谱LiDAR数据的分类特征输入到多元高斯混合模型中实现地物聚类，得到每一个数据点的响应度值，按最大响应度原则确定各数据点所属的类别标签，最终得到点云分割结果。
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公开(公告)号：CN112200083B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011078892.9
申请日：2020-10-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于多元高斯混合模型的机载多光谱LiDAR数据分割方法，涉及遥感数据处理技术领域。本发明读取原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据，形成原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据集；然后将原始机载多光谱LiDAR独立点云数据集进行异常数据去除及数据融合，形成具有多波段光谱信息的单一点云数据集；进而对具有多波段光谱信息的单一点云数据集提取反应地物类型差异的多光谱强度特征和高程特征；最后将机载多光谱LiDAR数据的分类特征输入到多元高斯混合模型中实现地物聚类，得到每一个数据点的响应度值，按最大响应度原则确定各数据点所属的类别标签，最终得到点云分割结果。
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公开(公告)号：CN116612242A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310643729.X
申请日：2023-06-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T17/00 , G06T17/05 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种基于点云数据的城市道路三维建模方法，设计并完成城市道路及部件的三维模型构建。首先利用车载激光扫描仪采集道路及道路两侧部件，对试点区域内的全部主干道实现了全覆盖，完成车载点云数据采集；然后，利用EPS测图平台采集道路及各部件的三维矢量数据，将采集的三维矢量数据作为城市三维建模的数据基础；最后利用3DSMax软件构建部件模板库、城市路面模型，并将三维模型和矢量信息进行关联融合，形成信息化单体模型。本发明方法不仅可以保证场景完整性和真实性，还减少了作业时间和成本，实现了各类模型之间无缝结合，完成的模型精度较高并可以全方面的表达道路及部件信息，对三维城市精细化管理有重要意义，可为我国地理信息系统作为一定的技术支撑。
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