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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的建筑三维点云线特征提取方法,包括:首先使用地面固定站激光扫描仪获取测区内建筑激光点云数据,接着对获取的建筑三维点云做切片,将切片点云投影到二维占用概率图像,同时根据切片点云的密度计算每个像素基于权重中心分解的PCA1生成分图像;然后人工标注建筑轮廓线并制作训练样本数据集;接着构建线特征提取神经网络LALine‑Net,通过网络训练、模型评估获得神经网络模型参数;应用新的数据进行模型预测,提取测区建筑激光点云的线特征;最后对提取的线特征进重拟合和优化得到最终的建筑轮廓线特征。本发明可以快速从激光点云中提取城市建筑轮廓线,具有更好的完整性和几何精度,可以满足基于激光三维点云建筑制图的需要。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410722651.5 | 专利名称: | 一种基于深度学习的建筑三维点云线特征提取方法 |
申请日: | 2024-06-05 | 申请/专利权人 | 南通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/40搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2025-03-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118570485B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |