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顾及建筑物屋顶结构的改进RANSAC点云分割算法  
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【英文篇名】 An improved RANSAC algorithm for building point clouds segmentation in consideration of roof structure
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【作者】 李云帆; 谭德宝; 刘瑞; 邬建伟;
【英文作者】 LI Yunfan; TAN Debao; LIU Rui; WU Jianwei; Yangtze River Scientific Research Institute; Shenzhen Graduate School; Harbin Institute of Technology; Center for Assessment and Development of Real Estate; Beijing Key Laboratory of Urban Spatial Information Engineering; School of Remote Sensing and Information Engineering; Wuhan University;
【作者单位】 长江水利委员会长江科学院; 哈尔滨工业大学深圳研究生院; 深圳市房地产评估发展中心; 城市空间信息工程北京市重点实验室; 武汉大学遥感信息工程学院;
【文献出处】 国土资源遥感 , Remote Sensing for Land & Resources, 编辑部邮箱 2017年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 LiDAR; 区域生长; RANSAC; 建筑物; 点云分割;
【英文关键词】 LiDAR; regional growing; RANSAC; building; point clouds segmentation;
【摘要】 针对传统RANSAC点云分割算法在处理多层次、多面片的复杂建筑物中的困难,提出一种改进算法对建筑物点云进行分割和几何基元的提取。首先,结合基于坡度和高差的三角形区域生长方法,对复杂建筑物的不同结构层次进行分解,提高了随机采样时的有效模型命中率,并降低了错分现象;然后,提出一种浮动一致集阈值的RANSAC算法,通过自动调整RANSAC算法中的关键参数,使算法能够适应不同尺度的几何基元。实验证明了该算法在复杂建筑物点云数据分割效果和运算效率上的有效性。
【英文摘要】 An improved RANSAC algorithm was proposed for point cloud segmentation and geometric primitives extraction of buildings with multiple facets and complex roof structures,including two innovations. Firstly,thesplit-segmentstrategy combined with regional growth concept is proposed to improve the segment result and efficiency of classic RANSAC algorithm; Secondly,an improved RANSAC algorithm with variant consensus set threshold is presented. By automatically adjusting the consensus set threshold value,geometric...
【基金】 中央级公益性科研院所基本科研业务费项目“车载激光雷达点云数据堤防地形三维重建研究”(编号:CKSF2014031/KJ); 城市空间信息工程北京市重点实验室经费资助项目(编号:2015201); 国家自然科学基金项目(编号:41771485)共同资助
【更新日期】 2017-12-27
【分类号】 P237
【正文快照】 0引言在机载Li DAR点云处理领域,分割始终是主要的研究方向之一[1-5],其目的在于将大量数据进行一定层次的组织,以便于从中提取出有用信息,是点云目标识别的重要前提[6]。但是,目前点云分割算法研究还远未达到满足现实需求的水平,即使只是针对相对简单的平面特征,仍需要大量人?

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