【摘 要】
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针对城市区域中常见的多层次建筑物,提出一种基于机载LiDAR点云的三维重建方法。使用优化的随机抽样一致性算法对建筑物LiDAR点云进行面片分割,在面片分割的基础上使用delaun
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目（2016YFA0601504）;国家自然科学基金（41101374）;江苏省自然科学基金（BK20161504）;中央高校基本科研业务费专项资金资助（2018B18514）
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针对城市区域中常见的多层次建筑物,提出一种基于机载LiDAR点云的三维重建方法。使用优化的随机抽样一致性算法对建筑物LiDAR点云进行面片分割,在面片分割的基础上使用delaunay三角剖分进行轮廓点的检测,对检测出的轮廓点使用新的关键点检测算法提取轮廓线关键点,最后连接关键点并进行规则化处理,完成多层次建筑物的三维重建。实验表明,该方法能有效重建多层次建筑物模型,改进的RANSAC算法能更高效地分割屋顶面片,新的轮廓线关键点提取算法能够较好地提取建筑物的关键点,并能抑制错误轮廓点的干扰,减少伪关键点的生
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