【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的数字地表模型房屋DLG自动提取方法
[0001]本专利技术属于计算机视觉识别
,涉及一种基于人工智能的数字地表模型房屋DLG自动提取方法及跨界应用。
技术介绍
[0002]随着计算机技术和空间信息技术的不断发展和结合,用户不再只追求二维的纸质资料,而是越来越追求数据的可视化和数据的可存储性。早期的利用测绘技术野外实地采集大比例尺地形图的方式不仅受环境影响较大,而且效率较低。
技术实现思路
[0003]为了克服现有技术中存在的问题,本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的数字地表模型房屋DLG自动提取方法,融合无人机倾斜摄影测量技术与计算机技术。
[0004]为实现上述目的,本专利技术的解决方案为:一种基于人工智能的数字地表模型房屋DLG自动提取方法,包括:首先对房屋模型采集点信息,生成房屋面点云,然后根据点云与房屋的位置关系,分为三类:点在房屋外、点在房屋墙面上和点在墙角线上;对于点在房屋外的情况,直接剔除该点;对于点在房屋墙面上的情况,这些点的集合作为后期伪房屋面的校正矩阵,用于墙面纠正;对于点在墙角线上的情况,自动对每条墙角线上的点进行线性拟合,然后根据拟合成的墙角线搜索顶点,即三条以上墙角线的相交点;三个以上的点相接生成伪房屋面,对伪房屋面经过剔除和校正后,最后多个房屋面利用共同的墙角线,生成房屋DLG。
[0005]所述的方法,针对所述的伪房屋面存在重复和错误的情况进行剔除:拥有四个角点的房屋面生成四个三角形面和一个四边形面,此时,四个三角形面全部包含在四 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的数字地表模型房屋DLG自动提取方法,其特征在于,首先对房屋模型采集点信息,生成房屋面点云,然后根据点云与房屋的位置关系,分为三类:点在房屋外、点在房屋墙面上和点在墙角线上;对于点在房屋外的情况,直接剔除该点;对于点在房屋墙面上的情况,这些点的集合作为后期伪房屋面的校正矩阵,用于墙面纠正;对于点在墙角线上的情况,自动对每条墙角线上的点进行线性拟合,然后根据拟合成的墙角线搜索顶点,即三条以上墙角线的相交点;三个以上的点相接生成伪房屋面,对伪房屋面经过剔除和校正后,最后多个房屋面利用共同的墙角线,生成房屋D...
【专利技术属性】
技术研发人员:骆秀齐,尚永衡,陈钢,沈正伟,程卓,
申请(专利权)人:浙江大学德清先进技术与产业研究院,
类型:发明
国别省市:
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