一种古建筑点云数据的语义分割算法

摘要：

针对目前从三维激光扫描点云中进行古建筑木构件分割较难的现状,提出一种对古建筑点云数据进行精确、快速语义分割的新算法.该算法首先对点云进行去噪处理;然后利用古建筑结构特性定义与柱构件相交且垂直于坐标系竖轴的一个截面并提取截面点云;接着利用点云欧氏聚类的方法从截面点云数据中提取对应于柱构件的点云并估计柱构件参数,进而基于罗德里格旋转矩阵将古建筑点云数据自动转正,使点云三维坐标系的竖轴严格垂直于地面;最后基于模型拟合的方法分割出柱构件点云,并利用古建筑几何结构、尺寸等信息采用基于包围盒的方法对其他木构件(如梁、枋等)进行分割.为了验证算法的稳健性与可行性,选取亭子类古建筑点云数据进行实验与分析.结果 表明,该算法具有一定的可行性与稳健性,为古建筑点云的自动语义分割提供了思路与方法.

关键词：三维激光扫描、古建筑、木构件、点云、语义分割

所属期刊栏目：45

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金;精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金;北京市自然科学基金;城市空间信息工程北京市重点实验室开发研究基金

在线出版日期：2020-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：753-759