[发明专利]一种基于规则约束的建筑物LIDAR点云重构优化方法有效
申请号: | 201711058904.X | 申请日: | 2017-11-01 |
公开(公告)号: | CN107767453B | 公开(公告)日: | 2021-02-26 |
发明(设计)人: | 刘涛;武鑫;赵宇晨;韩燮 | 申请(专利权)人: | 中北大学 |
主分类号: | G06T17/20 | 分类号: | G06T17/20 |
代理公司: | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人: | 郭海燕 |
地址: | 030051*** | 国省代码: | 山西;14 |
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摘要: | 本发明属于虚拟现实和仿真技术领域,具体涉及一种基于规则约束的建筑物LIDAR点云重构优化方法。本发明一种基于规则约束的建筑物LIDAR点云重构优化方法包括以下步骤:步骤1,扫测得到简化后的LIDAR点云数据集;步骤2从简化后的LIDAR点云数据集中提取待建模目标建筑物的LIDAR点云数据;步骤3采用贪婪投影三角化算法对待建模目标建筑物的LIDAR点云数据进行重构,生成一个三角网格结构的初始建筑物模型;步骤4采用规则曲面优化语义约束对三角网格结构的初始建筑物模型凹凸不平的表面进行优化处理;步骤5,对三角网格结构的初始建筑物模型中的有规则线特征的交界区域进行优化;步骤6,三角网格结构的初始建筑物模型中的有规则曲面特征的交界区域进行优化。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 规则 约束 建筑物 lidar 点云重构 优化 方法 | ||
【主权项】:
一种基于规则约束的建筑物LIDAR点云重构优化方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1,利用LIDAR激光扫描系统的测量参数信息,将扫测大规模建筑物得到的不同测点大规模含噪声的散乱LIDAR点云数据通过基于特征点的ICP算法配准、拼接得到一个描述大规模建筑物场景的完备LIDAR点云数据集,通过VoxelGrid滤波器对描述大规模建筑物场景的完备LIDAR点云数据集进行简化得到简化后的LIDAR点云数据集,在保证模型特征描述完整的前提下,去除冗余和噪声点,提高后续点云建模的效率;步骤2,采用基于交互的方式(通过用户参与手动拾取的方式)通过Geomagic软件从简化后的LIDAR点云数据集中提取待建模目标建筑物的LIDAR点云数据;步骤3,采用贪婪投影三角化算法对步骤2得到的待建模目标建筑物的LIDAR点云数据进行重构,生成一个三角网格结构的初始建筑物模型;步骤4,采用规则曲面优化语义约束对步骤3三角网格结构的初始建筑物模型凹凸不平的表面进行优化处理;步骤5,对步骤3三角网格结构的初始建筑物模型中的有规则线特征的交界区域进行优化,该优化以两个规则曲面优化语义约束所构成的规则线约束为依据,通过将有规则线特征的交界区域的三角面片进行三角形剖分、空间投影计算,将有规则线特征的交界区域三角网格优化到符合真实建筑物表面几何结构;步骤6,对步骤3三角网格结构的初始建筑物模型中的有规则曲面特征的交界区域进行优化,该优化以根据交界区域点云数据拟合出的规则曲面为依据,通过将有规则曲面特征的交界区域的三角面片顶点进行空间投影,三角形剖分计算,将有规则曲面特征的交界区域三角网格优化到符合真实建筑物表面几何结构。
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