【摘要】：針對人工構(gòu)筑物豐富的面片特征,提出一種基于局部采樣優(yōu)化的多種幾何面片(平面、柱面、球面)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割方法。該方法首先利用三維格網(wǎng)建立點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間劃分,然后根據(jù)隨機(jī)采樣點(diǎn)確定局部格網(wǎng)單元,在格網(wǎng)單元內(nèi)部擬合多種幾何模型,通過局部打分確定局部候選模型(集),利用統(tǒng)計推斷估算候選模型集的全局打分區(qū)間,最終獲得當(dāng)前最優(yōu)模型及其一致集,從而實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割。試驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能夠?qū)Ω缓?guī)則幾何特征的人工構(gòu)筑物進(jìn)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.
【作者單位】： 許昌學(xué)院城鄉(xiāng)規(guī)劃與園林學(xué)院;云南省測繪工程院;陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(17B420001) 國家自然科學(xué)基金(41301429)
【分類號】：P237

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本文編號：2336498