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上传时间: 2021-03-27
详细说明：作为捕获3D城市场景数据的领先方法，激光扫描技术已越来越多地用于特征提取，对象识别和建模任务中。 这项研究提出了一种新策略，该策略可用于快速，准确地提取基于点云的建筑物立面特征，这些点云是从激光扫描仪捕获的。 首先需要对数据进行预处理，包括构建KdOcTree混合索引以及使用主成分分析（PCA）计算点云的法线向量。 在此基础上，通过模糊聚类获得初始聚类，然后根据采样间隔在每个聚类中使用广义霍夫变换（GHT），以检测局部峰值以获得初始平面。 接下来，基于法向矢量和待处理平面的距离阈值将相似的平面合并在一起，以生成更好的平面度。 最后，通过对相邻点的辅助判断来优化提取效果，该判断用于将边界点分类到正确的平面中。 拟议的方法已通过三个不同的地面激光扫描仪（TLS）数据集进行了测试，结果表明，这种混合方法可加快建筑物立面的提取和召回速度。
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