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申请/专利权人：同济大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262063A
主分类号：G06T17/10
分类号：G06T17/10;G01C15/00;G01S17/88;G01S7/48;G01S7/481;G01B11/24;G06T7/10;G06T7/13;G06T3/06
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的交互式建筑物单体化方法和系统，方法包括：采集测区内的建筑物点云数据，并投影为测区三视图；将测区平面图输入分割网络中，提取每幢建筑物的主体部分和轮廓线信息，从而抽取每幢建筑物的点云数据，对每幢建筑物的点云数据投影为单体三视图，将建筑物单体立面图输入分割网络中，抽取建筑物各楼层的点云数据；对各建筑物的建筑物轮廓线和各楼层的点云数据，采用直线检测技术，提取建筑物的直线结构，获取建筑物单体化的矢量结果；采用交互式方法，对建筑物单体化的矢量结果进行检查与纠正。与现有技术相比，本发明实现了半自动化的建筑物单体化作业，在保证精度的同时，大大提升了测绘作图的工作效率。
主权项：1.一种基于深度学习的交互式建筑物单体化方法，其特征在于，包括以下步骤：通过激光雷达设备采集测区内的建筑物点云数据；将建筑物点云数据投影为测区三视图；将测区三视图中的测区平面图输入预先训练好的第一分割网络中，进行测区内的建筑物分割识别，从而提取每幢建筑物的主体部分和轮廓线信息；利用每幢建筑物的主体部分和轮廓线信息，抽取每幢建筑物的点云数据，对每幢建筑物的点云数据投影为单体三视图，将单体三视图中的建筑物单体立面图输入预先训练好的第二分割网络中，分割出楼层主体和对应的建筑物轮廓线，从而抽取建筑物各楼层的点云数据；对各建筑物的建筑物轮廓线和各楼层的点云数据，采用直线检测技术，提取建筑物的直线结构，并基于建筑物轮廓的结构信息建立约束，对直线检测结果进行优化，获取建筑物单体化的矢量结果；采用交互式方法，对建筑物单体化的矢量结果进行检查与纠正。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于深度学习的交互式建筑物单体化方法及系统
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