基于改进RANSAC算法的复杂建筑物屋顶点云分割

屋顶模型重建影响到建筑物完整模型重建质量,屋顶面点云分割质量对屋顶模型重建具有重要意义.针对传统RANSAC算法在屋顶点云面片分割时易产生错分割、过分割等问题,本文顾及点云位置信息,提出一种对点云重新分配的改进RANSAC点云分割算法.算法暂时剔除非平面内点,选取平面内点集中3个点作为初始样本,平面拟合判定邻域是否有效...     

BP神经网络的道路场景杆状地物自动分类

针对车载激光扫描数据中杆状地物分类精度不高、自动化程度低的问题,本文提出一种基于BP神经网络的分类方法。首先根据杆状地物点云特征选取10个特征值,获取杆状地物聚类单元的特征向量,构建特征矩阵;然后使用样本集训练BP神经网络模型并保存该分类模型;最后使用BP神经网络分类模型对试验区内的杆状地物进行分类。试验结果表明,该方法对杆状地物的分类精度可达95.34%,验证了文中所述方法对杆状地物分类的有效性。     

基于多源激光点云融合的建筑物BIM建模

墙体、窗户等单元构件是建筑物重要组成部分,精细提取其几何参数及位置信息对于完整表达建筑物整体模型具有重要意义.针对单一点云数据源无法获取建筑物单元构件相关参数并完整表达室内外模型重建问题,本文提出一整套融合室内外多源点云数据的BIM模型重建技术.为验证方法的有效性,选取河南理工大学测绘与国土信息工程学院教学楼为实验区域...     

利用车载点云数据构建建筑物立面窗户模型

采用车载LiDAR数据进行窗户模型构建是一项艰巨的工作，本文提出了一整套窗户模型构建方法。首先利用RANSAC算法对建筑物立面进行探测分离主墙面，基于空洞思想对主墙面窗户进行聚类，然后采用动态椭圆凸壳算法探测窗户边界轮廓点。对获取窗户边界点采用RANSAC算法进行分割，采用基于稳健整体最小二乘算法进行直线拟合和角点恢复，最终结合窗户的几何特征完成窗户模型构建。试验结果证明了该方法能够准确有效地构建建筑物立面中的窗户模型。