本文選題：車載激光雷達(LiDAR)掃描系統(tǒng)　切入點：點云分割　出處：《國土資源遙感》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對車載激光雷達(light detection and ranging,LiDAR)點云數(shù)據(jù)的不完整性問題,提出一種車載LiDAR點云數(shù)據(jù)分割以及基于分割后點云數(shù)據(jù)的半自動化建模方法。首先對點云數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)格式轉(zhuǎn)換及稀化;然后以不同地物的屬性和幾何特征為分割條件,分別建立道路、建筑物、樹和路燈等附屬設(shè)施的三維模型,并利用車載以及航空圖像的紋理信息輔助建筑物的立面和頂面三維建模;最后以真實街景為實驗區(qū),基于拓普康IP-S2車載LiDAR點云數(shù)據(jù),完成該街景的分割與建模。實驗結(jié)果表明,該文提出的點云數(shù)據(jù)分割與街景地物重建方法比較簡單,可實現(xiàn)道路和建筑物的半自動化分割;利用成熟的建模軟件和方法,實現(xiàn)了建模的完整性和較強的可靠性。
[Abstract]:Aiming at the incompleteness of point cloud data of vehicle lidar, a method of point cloud data segmentation and semi-automatic modeling based on segmented point cloud data is proposed. Firstly, the point cloud data is converted and thinned into standard format. Then the 3D models of roads, buildings, trees, street lamps and other ancillary facilities are established based on the attributes and geometric characteristics of different features. The texture information of vehicle and aerial image is used to assist the 3D modeling of the elevation and top of the building. Finally, taking the real street scene as the experimental area, the segmentation and modeling of the street view are completed based on the LiDAR point cloud data of the vehicle carried by Topcon IP-S2. The experimental results show that, The method of point cloud data segmentation and streetscape reconstruction is relatively simple, which can realize semi-automatic segmentation of roads and buildings, and realize the integrity and reliability of modeling by using mature modeling software and methods.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院;
【分類號】：TN958.98

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1635907