基于三维点云的建筑物特征线提取方法技术

本发明专利技术涉及建筑特征分析技术领域，具体涉及基于三维点云的建筑物特征线提取方法，包括以下步骤：使用三维激光扫描仪获取建筑物的点云数据；对采集到的点云数据进行预处理，包括删除孤立点和噪声点；采用改进的RANSAC算法检测建筑物的立面，确定拟合平面；基于多尺度统计分析方法去除立面点云中的离群点；将去噪后的点云数据投影到拟合平面上；使用自适应alpha shape算法提取立面点云的边界；采用密度峰值聚类算法将边界点云分离成多个簇；使用改进的RANSAC算法从每个簇中提取边界点云的直线段；交点计算。本发明专利技术，能够快速准确地从三维点云数据中提取出建筑物的轮廓特征线，显著提高了提取效率和准确性，适用于智慧城市建设中的高精度三维建模需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及建筑特征分析，尤其涉及基于三维点云的建筑物特征线提取方法。

技术介绍

1、随着智慧城市建设的不断推进，数字孪生技术已成为其核心技术手段之一。数字孪生城市旨在通过数字化手段对现实城市进行精确建模与仿真，从而提升城市管理和运营效率。在这一过程中，建筑物作为城市的重要组成部分，其三维模型的重建和特征线提取一直是研究的热点和难点问题。高精度的建筑物特征线提取对于构建城市信息模型（cim）至关重要，它不仅能提高城市规划和设计的精确度，还能在建筑维护、灾害应对等方面发挥重要作用。

2、现有技术在建筑物特征线提取方面，主要采用如hough变换算法、区域生长法及深度学习方法。然而，这些方法存在一些局限性。例如，hough变换算法在处理大规模点云数据时效率较低，区域生长法对初始点的选择敏感且易受噪声影响，而深度学习方法虽然在特定场景下表现优异，但训练数据需求大且对计算资源要求高。此外，这些方法普遍存在对噪声数据鲁棒性差、精度不足的问题，难以满足高精度三维建模的要求。

3、针对上述问题，提出一种基于三维点云的建筑物特征线提取方法显得尤为重本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，所述S3具体包括：、内点阈值和拟合精度；

3.根据权利要求1所述的基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，所述S4具体包括：

4.根据权利要求2所述的基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，所述S5具体包括：

5.根据权利要求1所述的基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，所述S6中的边界提取具体包括：

6.根据权利要求5所述的基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特...

【技术特征摘要】

1.基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，所述s3具体包括：、内点阈值和拟合精度；

3.根据权利要求1所述的基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，所述s4具体包括：

4.根据权利要求2所述的基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，所述s5具体包括：

5.根据权利要求1所述的基于三维点云的建筑物特征线提取方法，其特征在于，所述s6中的边界提取具体包括：

6.根据权利要求5所述的基于三维...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜长磊，
申请(专利权)人：山东星图信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：