融合機載與車載點雲的建築物群快速三維重建方法研究

《融合機載與車載點雲的建築物群快速三維重建方法研究》是依託廈門大學，由李軍擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：融合機載與車載點雲的建築物群快速三維重建方法研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：李軍
• 依託單位：廈門大學

項目摘要

高質量雷射掃描點雲數據是當前重構高逼真度建築物三維模型的一種重要數據源，而如何高精度、全自動、逼真地重構建築物三維模型是智慧城市建設亟需解決的關鍵問題。單一數據源存在解析度與數據覆蓋的局限性，採用多源點雲數據融合技術是更真實、更科學地實現建築物重建的重要途徑。本課題針對目前建築物三維重建的數據不完備性、特徵提取與重建方法複雜、智慧型化程度低、魯棒性差等不足，提出了融合機載和車載點雲實現快速三維重建的理論與方法。主要研究內容包括基於線特徵的多源點雲精確配準方法；基於體元深度學習機制的目標分割與分類方法；基於多視角點雲特徵圖與直線半平面結構的三維直線提取算法以及幾何與語義特徵相結合的建築物群三維重建方法。本課題將深層特徵感知的深度學習理論套用於高解析度的融合點雲數據解譯，將為大場景城區建築物群的精細三維重建提供新的理論依據和技術支撐。

結題摘要

高質量雷射掃描點雲數據是當前重構高逼真度建築物三維模型的一種重要數據源，而如何 高精度、全自動、逼真地重構建築物三維模型是智慧城市建設亟需解決的關鍵問題。單一 數據源存在解析度與數據覆蓋的局限性，採用多源點雲數據融合技術是更真實、更科學地 實現建築物重建的重要途徑。本課題針對目前建築物三維重建的數據不完備性、特徵提取 與重建方法複雜、智慧型化程度低、魯棒性差等不足，提出了融合機載和車載點雲實現快速 三維重建的理論與方法。主要研究內容包括基於線特徵的多源點雲精確配準方法；基於體 元深度學習機制的目標分割與分類方法；基於多視角點雲特徵圖與直線半平面結構的三維 直線提取算法以及幾何與語義特徵相結合的建築物群三維重建方法。本課題將深層特徵感 知的深度學習理論套用於高解析度的融合點雲數據解譯，為大場景城區建築物群的精細 三維重建提供新的理論依據和技術支撐。