【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉与建筑自动化技术结合的交叉学科，尤其是涉及基于三维点云语义分割的建筑物立面窗户bim重建方法。
技术介绍
1、在建筑领域，精确的建筑物立面信息对于建筑设计、维护和历史保护等方面至关重要。随着建筑信息建模(bim)技术的发展，如何高效、准确地从现实世界中获取建筑物立面的详细信息并将其转化为bim模型，成为了行业关注的焦点。传统的方法依赖于人工测量和手动绘制，不仅效率低下，而且难以应对复杂立面的准确建模，尤其是在处理具有复杂几何形状和装饰的历史建筑时更是如此。因此，探索自动化、智能化的立面信息获取和bim重建方法具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。
2、近年来，随着三维激光扫描技术和计算机视觉技术的快速发展，通过三维点云数据来获取和重建建筑物立面的方法受到了广泛关注。三维点云能够高精度、高效率地捕捉到建筑物的空间信息，为自动化处理和分析提供了可能。然而，如何从海量的、无序的点云数据中准确提取出建筑物立面的关键信息，如窗户、门等结构，并进一步重建为bim模型，仍然是一个挑战。这一过程涉及到点云的预处理、...
【技术保护点】
1.一种基于三维点云语义分割的建筑物立面窗户BIM重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于三维点云语义分割的建筑物立面窗户BIM重建方法，其特征在于，采用Pointnet++深度学习算法，通过深度学习算法模型，从建筑物三维点云中分离出窗户语义点云。
3.根据权利要求1所述的一种基于三维点云语义分割的建筑物立面窗户BIM重建方法，其特征在于，采用Octree算法根据窗户语义点云分离得到每个建筑物立面的窗户单体点云，所述Octree算法包括：构建八叉树结构，根据点云分布将空间递归划分为子空间；接着在叶子节点中分析窗户语...
【技术特征摘要】
1.一种基于三维点云语义分割的建筑物立面窗户bim重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于三维点云语义分割的建筑物立面窗户bim重建方法，其特征在于，采用pointnet++深度学习算法，通过深度学习算法模型，从建筑物三维点云中分离出窗户语义点云。
3.根据权利要求1所述的一种基于三维点云语义分割的建筑物立面窗户bim重建方法，其特征在于，采用octree算法根据窗户语义点云分离得到每个建筑物立面的窗户单体点云，所述octree算法包括：构建八叉树结构，根据点云分布将空间递归划分为子空间；接着在叶子节点中分析窗户语义点云的点云特征，识别并提取属于同一窗户的点云子集；最后通过后处理优化单体点云的准确性，得到窗户单体点云。
4.根据权利要求1所述的一种基于三维点云语义分割的建筑物立面窗户bim重建方法，其特征在于，判断各窗户单体点云所属的类别的过程具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于三维点云语义分割的建筑物立面窗户bim重建方法，其特征在于，采用主成分分析法对两个点云之间进行粗配准，所述主成分分析法包括：计算待配准点云的协方差矩阵，并进行特征值分解以提取主成分；根据提取的主成分构建变换矩阵，...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢昱杰，林怡君，李佩娴，王健宇，王明康，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。