车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

发布时间：2018-08-31 07:20

【摘要】：从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。
[Abstract]:It is a tedious and arduous task to separate the building elevation data from the vehicle LiDAR point cloud which has a large amount of data. In this paper, a method of elevation segmentation for vehicular LiDAR point cloud building based on airborne LiDAR point cloud is proposed. Based on the strict registration of the air-to-place cloud, the top point cloud of each building is segmented from the airborne LiDAR point cloud, and the outer contour of the top of the building is extracted and the regular vectorization process is carried out. The rough segmentation of the elevation point cloud is realized by setting the contour buffer, and then every facade of a single building is de-noised and filtered by the plane fitting method based on robust eigenvalue to realize the fine segmentation of the facade of the building. The experimental results show that the proposed algorithm is effective for LiDAR point cloud processing in urban scene.
【作者单位】： 河南理工大学测绘与国土信息工程学院;信息工程大学;
【基金】：测绘地理信息公益性行业科研专项经费项目(201412020) 国家自然科学基金项目(41501491)
【分类号】：P237

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2214284