【摘 要】
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随着三维激光点云技术和计算机技术的飞速发展,三维激光点云已经成为多个领域的重要数据源。建筑物立面点云能够真实的表达建筑物表面信息,其中包含的建筑物的结构信息在智慧城市、自动驾驶、古建筑修复、建筑物变形监测等领域广泛应用。但立面点云数据具有海量的特征,必须从海量数据中提取出立面点云的结构,才能有针对性地服务于某特定应用。因此,建筑物立面结构激光点云的提取是当前一大研究热点,本文通过对现有方法的研究和
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随着三维激光点云技术和计算机技术的飞速发展,三维激光点云已经成为多个领域的重要数据源。建筑物立面点云能够真实的表达建筑物表面信息,其中包含的建筑物的结构信息在智慧城市、自动驾驶、古建筑修复、建筑物变形监测等领域广泛应用。但立面点云数据具有海量的特征,必须从海量数据中提取出立面点云的结构,才能有针对性地服务于某特定应用。因此,建筑物立面结构激光点云的提取是当前一大研究热点,本文通过对现有方法的研究和总结,提出了一种基于语义分割的建筑物立面三维激光点云提取方法。该方法首先对建筑物立面点云进行语义分割和聚类,然后在聚类的基础上进行直线段和曲线段的提取作为建筑物立面结构,最后通过合并相似直线段和边缘提取算法进行提取结果的优化,最终得到完整、准确的建筑物立面结构。具体研究成果总结如下:（1）建筑物立面点云语义分割。通过对建筑物立面结构的分析,构建立面点云语义分割规则,并根据该语义分割规则,制作训练样本数据集和测试数据集。利用基于机器学习的CAractérisation de NUages de POints（CANUPO）算法对立面点云进行语义分割,同时根据算法原理对立面结构进行分析和实验,寻找最优的参数,训练出可靠的分类器对测试数据进行语义分割。最后对语义分割结果进行聚类,保留窗户类作为立面结构提取的输入点云。（2）利用改进的随机采样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）算法提取立面结构线。由于语义分割算法的限制,经过聚类后的窗户类点云存在一些不属于立面结构的非线型的散乱点,本文利用RANSAC算法从中提取出直线段和曲线段的结构线,以达到去除非结构散乱点的目的。其中,为了提高结构线提取效率和精度,提出了一种改进RANSAC算法,将分割聚类后的窗户点云分块输入RANSAC算法,并对输出的结构线长度进行约束,在保证提取精度的同时,提高了效率。（3）建筑物立面结构线优化。对于结构线不清晰、不连续,以及提取到错误结构线的问题,分别利用相似直线段合并和边缘提取算法进行优化。由于语义分割算法的限制,提取出的结构线常常存在多条长短不一、距离很近的平行直线段重叠的情况,相似直线段合并算法对这部分线段进行优化,使其更清晰,更连续。由于防盗窗、窗帘、特殊线状结构等的影响,在这些结构内部提取出了多条密集的错误结构线,本文利用一种基于法向量的边缘提取算法对这部分非结构线进行去除,达到优化立面结构的目的。（4）立面结构提取结果评价及分析。本文从准确程度和连续程度两方面出发,构建了一个全面的评价体系,并对本文实验及对比方法的实验结果进行评价和分析,验证本文方法的优越性。本文使用Riegl VZ-1000三维激光扫描系统获取江西理工大学校内三个建筑物立面点云数据,以该实测数据和Semantic3D数据集中一个建筑物立面点云为实验数据,使用本文方法进行建筑物立面结构提取,结果显示本文方法可以提取出建筑物立面的完整结构,并通过定量评价和实验对比分析证明了本文提出的方法的优越性。
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