点云数据的多几何面片特征自动识别

发布时间：2018-11-16 20:00

【摘要】：针对人工构筑物丰富的面片特征,提出一种基于局部采样优化的多种几何面片(平面、柱面、球面)点云数据分割方法。该方法首先利用三维格网建立点云数据的空间划分,然后根据随机采样点确定局部格网单元,在格网单元内部拟合多种几何模型,通过局部打分确定局部候选模型(集),利用统计推断估算候选模型集的全局打分区间,最终获得当前最优模型及其一致集,从而实现点云数据分割。试验结果表明:该方法能够对富含规则几何特征的人工构筑物进行有效分割。
[Abstract]:In view of the abundant facet features of artificial structures, a new method of point cloud data segmentation based on local sampling optimization is proposed in this paper, which is based on a variety of geometric patches (plane, cylinder and sphere). Firstly, the spatial partition of point cloud data is established by using 3D grid, then the local grid element is determined according to the random sampling points, and various geometric models are fitted inside the grid element, and the local candidate model (set) is determined by local scoring. The global scoring interval of candidate model set is estimated by statistical inference, and the current optimal model and its consistent set are obtained, thus the point cloud data segmentation is realized. The experimental results show that this method can effectively segment artificial structures rich in regular geometric features.
【作者单位】： 许昌学院城乡规划与园林学院;云南省测绘工程院;陕西铁路工程职业技术学院;
【基金】：河南省高等学校重点科研项目(17B420001) 国家自然科学基金(41301429)
【分类号】：P237

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本文编号：2336498