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利用RANSAC算法对建筑物立面进行点云分割
被引量：
64
1
作者
李娜
马一薇
+1 位作者
杨洋
高晟丽
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2011年第5期144-145,138,共3页
建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础。本文将随机抽样一致性算法(Ran-dom Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件...
建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础。本文将随机抽样一致性算法(Ran-dom Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件对平面分割结果进行优化,提取出了最终的建筑物立面特征平面。
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关键词
车载激光扫描
随机抽样一致性
点云分割
r
半径密度
原文传递
用多种策略从机载Lidar数据中提取建筑脚点
被引量：
6
2
作者
王刃
徐青
朱新慧
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期688-691,共4页
设计了一种采用多种策略的建筑脚点提取方法,针对建筑脚点提取中的两个关键步骤———数据分类和建筑脚点分割,分别提出和引入了邻近关系和r半径点密度,从仅反映单次反射的DSM数据中,直接提取出建筑表面点。
关键词
机载LIDA
r
建筑脚点分割
邻近关系
r
半径点密度
下载PDF
职称材料
题名
利用RANSAC算法对建筑物立面进行点云分割
被引量：
64
1
作者
李娜
马一薇
杨洋
高晟丽
机构
中国科学院遥感应用研究所
[
[
信息工程大学测绘学院
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2011年第5期144-145,138,共3页
文摘
建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础。本文将随机抽样一致性算法(Ran-dom Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件对平面分割结果进行优化,提取出了最终的建筑物立面特征平面。
关键词
车载激光扫描
随机抽样一致性
点云分割
r
半径密度
Keywords
vehicle-home
LiDA
r
r
ANSAC
segmentation
of
point
clouds
r
-
radius
point
density
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
用多种策略从机载Lidar数据中提取建筑脚点
被引量：
6
2
作者
王刃
徐青
朱新慧
机构
西安测绘研究所
信息工程大学测绘学院
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期688-691,共4页
文摘
设计了一种采用多种策略的建筑脚点提取方法,针对建筑脚点提取中的两个关键步骤———数据分类和建筑脚点分割,分别提出和引入了邻近关系和r半径点密度,从仅反映单次反射的DSM数据中,直接提取出建筑表面点。
关键词
机载LIDA
r
建筑脚点分割
邻近关系
r
半径点密度
Keywords
ai
r
bo
r
ne
Lida
r
segmentation
of
building
footp
r
int
nea
r
by
r
elation
r
-
radius
point
density
分类号
P237.9 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
出处
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1
利用RANSAC算法对建筑物立面进行点云分割
李娜
马一薇
杨洋
高晟丽
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2011
64
原文传递
2
用多种策略从机载Lidar数据中提取建筑脚点
王刃
徐青
朱新慧
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2008
6
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