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采用Line-CNN深度学习网络的机载点云建筑轮廓线提取
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作者 黄奕舒 臧玉府 +1 位作者 蒋其含 米文瀚 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2161-2176,共16页
城市三维模型是数字孪生、智慧城市建设的重要载体,实现建筑轮廓线的有效提取是城市高精度建模和三维测图的关键步骤。针对现有建筑物轮廓线提取效率与准确度较低的问题,本文提出了一种基于彩色机载点云的建筑轮廓线深度学习提取方法。... 城市三维模型是数字孪生、智慧城市建设的重要载体,实现建筑轮廓线的有效提取是城市高精度建模和三维测图的关键步骤。针对现有建筑物轮廓线提取效率与准确度较低的问题,本文提出了一种基于彩色机载点云的建筑轮廓线深度学习提取方法。首先,通过垂直投影,由经过渐进形态学滤波后的建筑物彩色机载点云,分别生成描述建筑物空间信息的高程栅格图像与反映其纹理差异的可见光栅格图像;然后,利用Line-CNN深度学习网络,经过特征提取、结点预测、路线生成等过程,从栅格图像中初步提取出线段特征;最后,为有效提取轮廓线特征,提出了一套综合修剪与补全操作的优化策略,并结合高程和可见光栅格图像中的优化线段信息,获得规则且完整的建筑物轮廓线特征。经过对南京信息工程大学的机载点云数据以及ISPRS H3D 2019数据集的实验证明,该方法对机载点云建筑物轮廓线提取有效,避免了因三维点云深度学习中标定样本不足而无法直接提取的问题;能准确、完整地提取出场景中建筑物的轮廓线特征,平均准确度与完整度均高达90%,且算法较为高效,有利于大范围城市三维建模与地籍测量等相关应用。 展开更多
关键词 城市高精度建模 深度学习 彩色机载点云 高程栅格图像 可见光栅格图像 修剪与补全优化 轮廓线特征
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