基于改进超体素与图割的室内场景点云分割

室内场景点云分割是三维场景感知、理解、分析及应用的基础。尽管目前的室内点云分割方法可以应用于很多场景,但缺乏对不同结构分割的适应性,在处理临近平行面的分割时,仍无法避免欠分割,因此,本文提出了一种基于改进超体素与图割的方法。首先通过对超体素的邻域选择、法向量计算、特征距离度量,以及对超体素局部邻接图的空间连通性约束与分割,构建出自适应处理临近平行面关系的机制,实现复杂室内场景点云的有效分割,克服欠分割现象;最后通过4组室内场景点云进行验证,并与现有方法进行对比分析。结果表明,本文方法提高了复杂室内场景点云分割的精确率和召回率,验证了其对不同结构分割的适应性和有效性。     

面向对象的植被与建筑物重叠区域的点云分类方法

在分析LiDAR点云数据分类现状的基础上,针对植被与建筑物重叠区域分类困难的问题,提出了一种基于面向对象的点云分类方法.首先采用三角网渐进内插的滤波方法将点云分为地面点和非地面点,并得到DTM;然后对高出DTM一定高度的非地面点建立三角网,删除较长的三角网的边(地物间的边),从而将非地面点云分割成多个对象;再利用各个对象内的三角网坡度信息熵大小判断该对象属于植被或建筑物;最后对于难以区分的对象(植被与建筑物重叠区)根据建筑物几何规则形状延伸扩充,从而提高植被和建筑物重叠区的点云分类准确率.实验结果表明,该方法能够很好地区分建筑物和植被点,分类准确率达到87％.     

基于点云卷积的点云分类方法研究

基于深度学习方法,借鉴二维图像卷积的思想,设计了一种适合三维点云的卷积操作。点云卷积的作用域是局部球形邻域,输入为三维坐标和空间几何关系。通过点云卷积提取局部特征,使用最远点采样算法采集邻域中心点,根据半径构建球形局部邻域,使用多层感知器（multi-layerperceptron,MLP）网络学习空间关系权重,将学习到的关系权重和输入特征相乘,实现卷积操作。基于三维点云卷积,构建了一个多层分类网络模型实现点云分类。使用道路场景的黄石路数据集进行分类实验,结果证明了所提方法的有效性。     

超体素随机森林与LSTM神经网络联合优化的室内点云高精度分类方法

针对现有三维点云数据分割分类方法存在分类目标内部不一致的问题,提出一种超体素随机森林与长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）联合优化的室内点云高精度分类方法。该方法根据超体素结构具备内部特征一致性的特点,对原始点云进行超体素划分,并以超体素为基本单元进行多元特征计算,搭建室内点云超体素随机森林分类模型,实现点云数据的粗分类。在此基础上,引入LSTM对粗分类的超体素邻域连接关系进行神经网络模型训练与预测,实现超体素粗分类结果的优化。基于开放数据集对所提分类方法进行有效性和精度验证,结果显示,该方法在公开数据集中对13类要素的分类精度可达到83.2%;与经典的深度学习框架相比,该方法在小样本训练时可以达到更优的分类精度。     

一种基于倾斜摄影测量点云密度自适应分割的建筑物边界提取方法

针对倾斜摄影场景中建筑物单体化问题,本文提出了基于倾斜摄影测量点云数据的建筑物识别和边界提取自动化算法。首先,对点云进行预处理,去除地面点和噪声点;然后,对点云进行二维栅格化处理,按间隔距离预分割;最后,结合改进的大津算法和区域增长算法,从预分割点云识别其中的建筑物,并提取建筑物边界点。从广东省江门市和湛江市选取两处试验区域对算法进行测试,结果表明:区域内建筑物点云均能准确被分割识别,建筑物边界提取准确度分别为87.8%与92.3%,说明本文提出的方法对于倾斜摄影测量建筑物识别和边界提取的适用性较强。     

超体素约束下的主动再学习LiDAR点云分类框架

针对点云分类的监督方法需要大量的训练样本、人工标注成本高的问题,本文提出了一种超体素约束下的主动再学习点云分类方法。首先,对点云进行特征提取;然后,通过超体素约束下的主动学习方法选择训练样本并进行人工标注;最后,利用再学习方法进行后处理,通过迭代计算类别统计特征不断优化分类结果。试验结果表明,相比于使用全部训练样本,超体素约束的主动学习方法可以在不足全部样本6%的情况下,达相同的分类精度,从而大幅度减少了人工标注成本,且经过再学习算法后进一步提高了分类精度。     

融合LiDAR点云与正射影像的建筑物图割优化提取方法

提出一种基于图割算法的建筑物LiDAR点云与正射影像融合提取方法。首先,利用LiDAR点云计算3个几何特征：平整度、法向量分布和高程纹理一致性。同时利用航空正射影像计算颜色特征——归一化植被指数（NDVI）。然后将两类特征联合构建能量函数数据项,综合数字表面模型（DSM）和NDVI构建平滑项,采用图割算法优化得到初始的建筑物区域。最后利用初始建筑物边缘一定范围内的正射影像颜色信息,采用前后景分割的思想进一步优化建筑物边缘。应用ISPRS Vaihingen测试数据进行试验,结果表明本文方法具有较高的建筑物提取精度。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

基于ArcGIS的云存储三维激光点云测图实现方法

描述了基于ArcGIS二次开发海达云存储三维激光点云测图插件,实现了内业人员在局域网内协同完成点云测图的方法。在数据服务器上部署MogoDB数据库,向数据库中上传海量三维激光点云和全景数据,内业人员在局域网内下载作业区域数据,在ArcMap中实现激光点云和全景影像数据绘制,基于点云数据进行地物要素采集和属性数据录入,可提高数字化要素的作业效率,为数字测图建库提供了一种新技术手段和作业模式。     

基于低空摄影测量的机载LiDAR点云修复方法

针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。