发明专利已授权

一种基于深度学习的建筑三维点云线特征提取方法

📄 申请号：CN202410722651.5 📄 发布日：2025/09/19

著录项目信息

申请日

2024-06-05

公开号

CN118570485B

公开日

2025-03-18

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_40

IPC 分类号

G06V10_40 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06V20_64 , G06V20_70 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

特征提取计算机视觉人工智能三维建模建筑信息模型 BIM 数字孪生深度学习特征提取

应用场景

建筑遗产保护中的结构测绘与修复指导;智慧城市基础设施巡检与病害检测;建筑工程质量验收的自动化测量;虚拟现实(VR)/增强现实(AR)场景构建的基础数据处理;地理信息系统(GIS)更新中的道路/管线矢量化生成

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于毫米波雷达图像的交通道路检测方法

当前第 / 件

基于多源大数据的高速公路客运接驳点与班线设置方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_40)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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