基于3D基元拟合的复杂屋顶点云三维重建

几何语义一体化三维建筑物模型是智慧城市建设的重要基础数据，有利于促进建筑设施的精细化管理和智能化应用。当前基于点云的三维重建算法大多关注简单屋顶结构的几何模型构建，忽略了模型的语义表达，且基于数据驱动方法的重建结果容易受噪声影响，存在几何和拓扑错误。为了解决复杂屋顶高精度三维重建难题，本文提出一种基于3D基元拟合的复杂屋顶点云三维自动化重建算法。首先，设计了一套可参数化表达的建筑物3D基元库，包含简单和复杂屋顶。其次，通过点云分割和屋顶拓扑图比较来识别点云对应的基元类型。然后，提出了一种点云与3D基元整体拟合的目标优化函数，采用序列二次规划算法估计基元的正确参数。最后，利用城市地理标记语言（City Geography Markup Language, CityGML）构建几何、语义和拓扑一体化表达的三维模型。采用几种不同屋顶风格的建筑物点云数据进行实验，定性和定量对比分析结果表明本文方法能够高效生成几何和拓扑均正确的CityGML模型，对噪声和局部点云缺失具有一定的鲁棒性，有利于促进几何语义一体化建筑物模型快速自动化构建。     

基于改进RANSAC算法的复杂建筑物屋顶点云分割

屋顶模型重建影响到建筑物完整模型重建质量,屋顶面点云分割质量对屋顶模型重建具有重要意义。针对传统RANSAC算法在屋顶点云面片分割时易产生错分割、过分割等问题,本文顾及点云位置信息,提出一种对点云重新分配的改进RANSAC点云分割算法。算法暂时剔除非平面内点,选取平面内点集中3个点作为初始样本,平面拟合判定邻域是否有效,从有效邻域中选取标准差值最小的3个点为初始模型。利用RANSAC算法对屋顶点云进行分割。利用K近邻算法统计误分类点与面片的距离降低误分类,优化过分割面片并进行连通性分析,利用距离及法向量一致性检验的方法重分配非平面内点。为验证本文算法有效性,选取芬兰Helsinki地区的3栋相互独立的复杂建筑物屋顶以及上海某小区的6栋建筑物群屋顶作为实验数据。在2组数据中,本文提出的改进RANSAC算法分割屋顶面片的平均准确率分别为92.17%、87.82%,78%的建筑物屋顶不存在过分割。在第2组数据中,所有分割面片上的点与其对应的最佳拟合平面的距离的标准差的平均值为0.030 m。实验结果表明,本文算法分割建筑物屋顶面片的准确率较高,较好的抑制了过分割现象,且抗噪能力强。     

基于虚拟特征点的三维激光点云粗配准算法

在地面三维激光点云特征提取的过程中,由于三维点云数据采集仪器、采集方法及后期处理等因素影响,依靠传统的基于曲率、法线等几何特征及统计学算法提取出的点云特征数量较多且存在较大误差,若使用其直接作为特征点数据进行点云粗配准,很难提高点云粗配准的精度及速度。因此,本文在对点云数据实际空间分布结构分析的基础上,结合特征点提取算法、法向一致化算法、PCA（Principal Component Analysis）方法及特征点聚类等方法,提出了一种三维激光点云数据虚拟特征点拟合算法。该算法生成的虚拟特征点是由点云实际的特征点拟合得到,或是由位于被测物特征线上的特征点拟合生成的特征线计算得到,该虚拟特征点并不是扫描对象上实际存在的激光反射脚点。通过实验验证,虚拟特征点拟合算法可以较准确地拟合出由于设备及操作方法等原因而未被采集到的建筑物边角点数据,得到的虚拟特征点数据较实际特征点数据具有更少的数据量及更高的精度,使用拟合得到的虚拟特征点可以减少粗配准算法的计算量,提高粗配准算法的计算效率并能获得更精确及可靠的初始配准变换参数。     

基于机载LiDAR点云的约束BSP模型重建方法

针对现有基于机载激光点云的建筑物重建方法自动化程度较低且建筑物外轮廓精度无法保证的问题,提出一种融合已有的高精度建筑物外轮廓测绘数据成果与机载雷达数据的建筑物重建方法。以及方法从建筑物点云数据获取、屋顶面分割、结构线检测、几何拓扑重建和模型生成的建筑物三维重建过程中的关键步骤。最后,通过实验验证各个步骤的有效性与可用性。     

运用Geomagic Studio实现点云数据的曲面重建及误差分析

曲面重建是逆向工程的关键,为了评定曲面重建的精度要进行相应的误差分析。研究基于三维激光扫描仪获取得到的某塑像表面完整点云数据,运用Geomagic Studio软件对点云数据经过三角网格化、曲面划分等处理构建精确曲面,从而实现此塑像表面的重建。为对重建的曲面进行误差分析,通过平面拟合方程系数以及平面拟合的中误差,验证Geomagic Studio软件中的标准偏差即是测量中由残差计算得到的中误差,进而通过Geomagic Studio软件得到所建模型与点云的标准偏差,实现曲面重建的误差分析。     

基于ISCAN和CYCLONE的三维街景数据处理方法

如何快速有效地获取高精度、高分辨率的地理空间信息数据已经成为城市智慧化发展的重要问题,本文分析了三维街景地图的发展现状与目前多数街景数据采集手段存在的问题,介绍了利用中海达一体化移动三维激光测量系统采集点云数据的过程,以及结合徕卡CYCLONE软件进行建模的方法,对原始测量的点云数据进行去噪、平滑、拼接配准等处理后得到目标建筑物精准的表面信息,进而构建三维表面模型,将校正过的照片进行纹理映射得到真实的三维模型。实验证明:此方法可快速地获取较为精准的点云数据并且实现对建筑物的快速建模。     

基于多源激光点云融合的建筑物BIM建模

墙体、窗户等单元构件是建筑物重要组成部分,精细提取其几何参数及位置信息对于完整表达建筑物整体模型具有重要意义。针对单一点云数据源无法获取建筑物单元构件相关参数并完整表达室内外模型重建问题,本文提出一整套融合室内外多源点云数据的BIM模型重建技术。为验证方法的有效性,选取河南理工大学测绘与国土信息工程学院教学楼为实验区域,室内外数据采集时间为2019年5月。在对实验区域机载、车载和地面点云数据进行预处理的基础上,分别选取各点集共轭特征点,以高精度的地面点云为基准,将机载和车载点云融合到地面点云。为提高后期模型重建精度及处理效率,以点云间最小空间距离的方式剔除重叠区域冗余数据。对建筑物进行整体平面与立面剖切,将剖切面在CAD中进行跟踪绘制二维线划图,将二维线划图导入Revit软件中绘制轴网与标高,并利用提取到的墙体几何参数编辑墙体族类型进行BIM模型重建。根据提取到的窗户几何参数统计其类型并编辑窗户族,将其归为有规律性和无规律性两类,有规律性窗户单元找出其重复性规律及位置控制参数,无规律性窗户单元逐个放置,二者结合优化BIM模型。为验证模型重建精度,选取建筑物代表性立面,以人工实测立面边长为参照,将由点云数据提取到的相对应立面边长及模型边长与之对比分析,其误差集中分布在0.0~0.2 m之间,存在0.2 m以上误差,但大部分在0.3 m以下。实验结果证明了该方法的准确性。     

基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法研究

提出基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行预处理，并将点云按隧道走向分成不同区段；然后对各区段依据轴线与表面点云法线垂直关系，提取精度较低的中轴线；最后对各区段利用圆柱多段拟合，提取精度较高的中轴线。实验表明，隧道中轴线的提取在一定的采样区间具有较高的稳定性，对直线和弯曲的圆形隧道有良好的适用性，算法可靠，精度较高。     

基于几何特征的建筑物点云配准方法

针对规则建筑物点云数据特点,基于测量平差理论,提出一种基于点、面几何特征的点云配准算法。首先利用建筑物点云数据中平面与平面的重合关系,推导了基于特征面的点云配准模型|而后结合基于特征点的点云配准模型,给出基于点、面特征的点云配准模型|最后利用实测数据进行实验,证实该方法能在一定程度上提高点云配准精度。     

基于移动激光扫描点云特征图像和SVM的建筑物立面半自动提取方法

建筑物立面是城市地物的重要组成部分,而移动激光扫描是获取城市地物三维信息的重要手段之一。本文提出了一种基于移动激光扫描点云的建筑物立面半自动提取算法。该方法首先构建研究区水平网格;然后计算局部点云几何特征,并且将特征投影到水平网格生成点云特征图像;接着基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对建筑物立面网格进行粗提取;最后使用网格属性（形状系数、网格面积、最大高程）对粗提取结果进行过滤,并将结果反投影到三维空间中得到精确的建筑物立面。以卡内基梅隆大学的移动激光扫描点云进行试验后表明,本算法能够较好地提取出建筑物立面,提取精度为84%,召回率为90%,数据修正后精度为88%,召回率为91%。通过与现有算法对比,本文提出的算法具有较高精度。     

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车载激光扫描数据路坎点云提取方法

车载激光扫描系统能够快速准确地获取街道环境的点云数据,但由于扫描点云的点密度高、数据量大、空间分布不均匀、地物相互遮挡及城市街道环境复杂等特点,难以直接从原始点云数据中提取出路坎点云。本文首先通过分析路坎点云的空间分布特征和局部几何特征,构建包含相对高程、法向量方向、多尺度高程差及多尺度高程方差的点云特征向量;然后,采用SVM提取城市街道环境车载激光扫描数据中的路坎点云,并对提取结果进行聚类去噪,优化路坎点云。最后,通过Street Mapper 360系统和Lynx Mobile Mapper V100 系统采集的4份不同城市街道环境车载激光扫描数据对本文方法进行验证,其中路坎点云提取结果的完整度均超过了94.99%、准确度均超过91.88%、精度亦均达到了90.55%以上。实验结果表明,本文方法能够精确地提取复杂城市街道环境中规则或不规则的路坎点云,且具有较强的稳健性,适用于各类复杂的城市街道环境。     

一种分步式建筑物屋顶面点云高精度提取方法

针对现有机载激光雷达（LiDAR）点云高精度提取方法存在建筑物屋顶面提取精度较低、适应性较差等问题,提出一种分步式建筑物屋顶面点云高精度提取方法。该方法通过主成分分析计算点云可靠性指标,选取可靠平面点;然后,利用K-means算法实现可靠点在法向量空间上的聚类,并通过逐步平面估计,提取初始屋顶面片;最后,进行面片的合并与未标记点的归属判断。实验结果表明,本文方法提取结果优异,效率较高,且对不同复杂程度的建筑物屋顶面均能取得较好的提取效果。     

加权总体最小二乘点云平面拟合定权方法探讨

针对加权总体最小二乘点云数据平面拟合方法中缺少统一定权准则的问题,提出以先验入射角及距离定权两种方法。利用稳健估计构造了基于强度值定权的稳健加权最小二乘、基于先验入射角定权的加权最小二乘与基于距离定权的加权最小二乘3种新的平面拟合算法,并应用于拟合扫描不同反射材质获取的平面点云数据。算例表明,〖JP2〗以距离定权构造的距离加权总体最小二乘法的各项精度指标均优于其他算法,拟合效果最好。     

一种地形自适应的机载LiDAR点云正则化TPS滤波方法

随着机载激光雷达成像技术（LiDAR）的不断发展,激光点云数据处理的相关研究也在不断深入。点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的重要环节之一。针对多数经典滤波方法在复杂地形和地物条件下的滤波效果不够理想的现状,提出一种新的基于相对变异系数的地形自适应正则化薄板样条插值点云滤波方法。采用二维区域增长获取初始插值参考点后,基于线特征约束对参考点进行优化,去除部分低可靠性参考点以得到较准确、分布离散均匀的初始插值参考点集合,在此基础上通过正则化薄板样条插值方式来拟合地形点与地物点之间的滤波分类面,完成对机载激光点云的高精度自适应滤波。对比实验结果表明,本文的地形自适应滤波方法在2组实验数据的总体错误率分别达到4.14%和4.17%,在错误率和多地形综合表现等方面具有优势,且滤波运算效率在目前主流的滤波算法中处于较高水平。另外,实验结果验证了地形自适应滤波方法在斜坡、山脊等起伏较多的复杂地形与包含植被和建筑物的混合地形等处的点云滤波结果具有较好的准确性。     

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基于误差熵的点云简化方法

点云简化很难完全保证精度、简化率和速度上都达到最优。针对不同的表面特征状况,提出一种自适应点云简化算法。利用经典的PCA方法来估计点的法向量,计算法向量与参考平面的夹角,针对表面特征的不同,采用法向量夹角的熵来确定表面的特征状况。针对不同的表面特征来设置不同的简化率,从而获得较适宜的简化效果。实验表明,该方法在简化精度、简化率和速度上能达到一种平衡。     

利用高精度DLG进行机载LiDAR点云精度评定研究

LiDAR作为一种主动式获取高精度地表几何信息的地形图测绘技术,其获取的点云具有较高的相对精度与绝对精度,可作为无控或稀少控制条件下（无人机）航空影像高精度几何定位的地理参考数据。影像几何定位所能达到的精度依赖于几何参考数据自身的精度,因此评价LiDAR点云的精度对于将其作为地理参考实现航空影像高精度几何定位,具有较强的理论价值与实践意义。本文提出了利用高精度数字线划图（DLG）作为几何参考评定机载LiDAR点云精度的方法。首先,通过比对DLG中高程注记点的高程与LiDAR点云中对应位置处的高程,实现LiDAR点云高程精度评定;然后,通过统计LiDAR墙面点在平面上的投影点到DLG房屋矢量轮廓线的距离,实现LiDAR点云平面精度评定。实验结果证明,本文试验区域LiDAR点云平面和高程精度分别可达到7.2 cm和8.3 cm,可作为大比例尺无人机航空遥感控制数据的有效选择。