基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。     

基于等高线簇分析的复杂建筑物模型重建方法

近年来,基于LIDAR点云数据的建筑物重建模型一直是研究的热点。目前,出现的许多算法对简单建筑物,如平顶房屋、人字行屋顶及其他规则房屋的重建取得了不错的效果,但是,对于结构复杂的建筑物重建问题仍然有待解决。针对这一问题,本文提出了一种利用等高线簇分析从LIDAR数据中自动重建复杂建筑物模型的新算法。该算法是一种自底向上的数据驱动方法,以等高线所反映出的建筑物轮廓特征为基础,充分利用等高线封闭性和明确的拓扑关系,采用等高线形状分析的方法来实现建筑物的检测和模型识别与重建。算法实现分为4个步骤,首先,通过对LIDAR点云数据的DELAUNAY三角化跟踪提取等高线,然后利用等高线的长度,面积等形状参数来提取建筑物等高线,再通过拓扑分析,以及形状匹配的方法对等高线进行分簇,得到同一建筑物不同组成部分的等高线簇,最后,对各簇等高线进行模型参数优化并按拓扑关系进行重组得到完整的建筑物模型。通过对多层次、多曲面等复杂建筑物的重建实验证明了此方法的可行性。     

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。     

基于结构化场景的单幅图像建筑物三维重建

针对无法利用激光扫描或多张图像实现三维重建的已损或不复存在的建筑,本文提出了一种基于结构化场景的单张图像建筑物三维重建方法。该方法先基于RANSAC算法及最小距离法分别解算灭点直线和灭点;然后基于平行平面、包含平行信息的任意平面和包含垂直信息的任意平面的平面模型解算三维坐标。本文以现存某高校图书馆为例,重建了三维模型,并分析了模型精度。结果表明,重建误差最小为0,最大为5.8%,模型整体精度在1.9%左右,符合三维重建精度要求。在四川省白鹿领报修院教堂的三维重建应用中,建立了已损建筑物的三维模型,获得了较好的重建效果。该方法适用于包含平行、垂直、灭点和平面结构的建筑物场景,可得到建筑物三维几何线框模型,几何细节采用纹理映射替代,可应用于现存建筑和文化遗存遗址的三维重建。     

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。     

车载激光扫描数据中建筑物立面快速提取

本文提出一种结合多种投影影像从车载激光扫描数据中提取建筑物的方法。该方法首先将点云数据投影到XOY平面,生成多种投影影像;然后结合建筑物几何语义特征,对已获取的投影影像进行几何约束与形态学运算,得到建筑物种子区域;在此基础上,通过设置高差阈值,在最高高程影像上进行建筑物种子区域的八邻域区域生长,得到建筑物区域;最后将影像上的建筑物区域反投影到三维空间,提取出建筑物目标。实验结果表明,该方法能有效提取点云数据中的建筑物立面,取得较高的正确率和完整率,且大大提高了计算效率。     

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。     

AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法

地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状（如T形、十字形）识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。     

基于线激光扫描的岩石激光钻孔的三维重建和可视化

激光钻进岩石形成的钻孔的孔形较为复杂,具有较小的孔直径和较高的孔壁粗糙度,使得利用传统方法进行钻孔尺寸的测量较为困难。为了精确钻孔测量和方便孔形研究,提出了一种基于线激光扫描及逆向建模的钻孔建模方法。首先,搭建了线激光扫描平台,建立了空间坐标系,以获取钻孔的三维坐标,构建了钻孔的初始点云数据。其次,在MATLAB中对获取的点云数据进行无效点移除及多视角点云配准,其中,无效点移除利用顺序查找法实现,多视角点云配准则基于迭代最近点（ICP）算法,包括初始配准和精确配准两个阶段。最后,基于Delaunay三角网格划分及曲面重建算法,实现了钻孔模型的重建和可视化。此外,还采用滴液法和切割法进行实际钻孔容积值测量及钻孔轮廓线获取,并与由点云重建的钻孔模型上获取的测算结果进行对比分析,以验证所述方法建立的钻孔模型的精度。结果表明:重建的钻孔模型与实际钻孔之间的误差小于4%,重建的模型能够满足激光岩石钻进钻孔的测量要求,证实了所述方法的可行性。与传统测量方法相比,所述方法属于非接触、非破坏性方法,可重复性测量。      

融合LiDAR数据与高分影像特征信息的建筑物提取方法

建筑物是城市环境中的主要地物类型,从高分影像等数据中自动提取建筑物对于提升土地利用变化检测、城市规划与土地执法等业务的质量与效率具有重要意义。本文针对现有建筑物提取方法存在的边界提取不精确的问题以及采用手工特征表达图像信息的局限性,融合LiDAR数据与高分影像两种数据源的特征信息,提出一种基于SegNet语义模型的建筑物提取新方法。首先,对LiDAR数据预处理得到数字表面模型（DSM）、数字地形模型（DTM）、归一化数字表面模型（nDSM）,利用高分影像NDVI值去除nDSM中部分树木点,得到结果影像nDSM_en;其次,分别获取LiDAR数据回波强度、表面曲率以及高分影像NDVI值 3个特征构建特征图像训练SegNet语义模型,利用训练得到的模型完成建筑物初始提取;最后,采用阈值法分割nDSM_en得到影像对象,利用影像对象约束建筑物初始提取结果,完成建筑物精提取。在以ISPRS 官方提供的标准数据集（数据采集的地理区域为德国Vaihingen,采集时间2008年7—8月）为样本的实验中,本文方法在像素层次的平均查全率、平均查准率和提取质量分别为96.4%、94.8%和91.7%;针对面积大于50 m ²的建筑物对象,上述3个指标均为100%。实验结果表明：本文提出与实现的建筑物提取方法更好地利用了反映建筑物与非建筑物本质差异的特征信息,有效地实现了2种数据源的相对优势互补,提高了建筑物的检测与提取精度。     

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。     

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基于房产空间数据的楼宇空间疏散路径建模研究

紧急情况下人员快速、安全疏散是室内空间智能化导航和路径规划服务的研究热点.本文采用房产空间管理数据为数据源,以“路径”和“节点”为关键要素,设计了楼宇空间路径模型,用以表达楼宇内部的空间关系及拓扑结构.基于此模型进一步研究了用于紧急疏散的楼宇路径构建算法,论述了构建“单楼层”和“多楼层”路径过程中走廊(过道)路径提取、...     

利用机载LiDAR数据重建大型复杂立交桥三维模型

立交桥三维模型在交通导航、景观设计等方面具有重要价值。机载LiDAR平台能够快速、准确地获取地物三维点云,有助于立交桥的提取与重建。本文提出了一种基于机载LiDAR数据的大型立交桥三维模型重建方法。该方法首先从原始数据中提取立交桥点云,然后构建三维网格并根据连通性对立交桥点云进行分割,将连通桥面进一步分割为无分叉或交汇结构且宽度保持一致的“结构单元”,接着利用道路中心线的连续性对立交桥遮挡部分进行修复,并结合桥面中心线和宽度信息对桥面进行重建,最终获得完整的立交桥三维模型。为了验证方法的有效性,本文选取了2个立交桥数据进行实验。结果表明,重建模型的正确率和完整率达均到90%以上,质量较好。本文方法能够取得较好的大型立交桥三维重建效果。     

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。     

交叉点结构特征约束的机载LiDAR点云与多视角航空影像配准

针对机载点云与航空影像配准精度受点云密度影响较大的问题,本文提出一种交叉点结构特征约束下的机载点云影像配准方法。该方法充分利用激光测距精度较高这一优势,采用点云中的平面结构对影像区域网进行绝对定向约束。首先,利用POS辅助平差后的影像内外方位元素和影像交叉点结构匹配结果,以反投影距离为测度,按照最小二乘准则交会得到交叉点物方结构;然后,在LiDAR点云中自动探测交叉点结构的同名LiDAR平面点;最后,进行交叉点结构特征约束下的航空影像联合区域网平差,得到精确的相机内参数和影像外方位元素。实验结果表明,本文方法在平面和高程方向上均可达到1~2个像素的配准精度。与基于建筑物角特征的配准方法相比,有效克服了点云密度对配准精度的影响,当点云密度较低时,本文方法依然可以取得较高的配准精度。     

基于全卷积神经网络的建筑物屋顶自动提取

高分辨率遥感影像在地面自动目标提取中得到了广泛应用,然而利用传统算法,很难高精度地进行实时的建筑物屋顶绘图。本文使用深度学习方法探讨建筑物屋顶分割,由于卷积运算对形变、旋转、光照条件的不敏感,设计了一种用于建筑物屋顶提取的深度卷积神经网络,提出的网络为级联式全卷积神经网络,在深度卷积神经网络的设计中使用了特征复用和特征增强,实现建筑物的自动精确提取。以美国马萨诸塞州建筑物数据集为基础的实验结果表明,本文提出的网络结构取得了92.3%的总体预测精度,和其他方法相比,本文提出的方法具有更高的精度