项目名称: 融合机载与车载点云的建筑物群快速三维重建方法研究

项目编号: No.41471379

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 李军

作者单位: 厦门大学

项目金额: 90万元

中文摘要: 高质量激光扫描点云数据是当前重构高逼真度建筑物三维模型的一种重要数据源,而如何高精度、全自动、逼真地重构建筑物三维模型是智慧城市建设亟需解决的关键问题。单一数据源存在分辨率与数据覆盖的局限性,采用多源点云数据融合技术是更真实、更科学地实现建筑物重建的重要途径。本课题针对目前建筑物三维重建的数据不完备性、特征提取与重建方法复杂、智能化程度低、鲁棒性差等不足,提出了融合机载和车载点云实现快速三维重建的理论与方法。主要研究内容包括基于线特征的多源点云精确配准方法;基于体元深度学习机制的目标分割与分类方法;基于多视角点云特征图与直线半平面结构的三维直线提取算法以及几何与语义特征相结合的建筑物群三维重建方法。本课题将深层特征感知的深度学习理论应用于高分辨率的融合点云数据解译,将为大场景城区建筑物群的精细三维重建提供新的理论依据和技术支撑。

中文关键词: 三维重建;建筑物提取;激光扫描;点云滤波;点云分类

英文摘要: High-quality laser scanning point cloud data nowadays are an important data source for reconstructing highly detailed 3D building models. Highly accurat, fully automatic, and highly detailed 3D building models are urgently required by today's smart cities. Single data source has limitations in resolution and coverage. Therefore, multi-source point cloud data provide a new means for rapid, accurate, and robust building reconstruction. This project aims at solving problems about data incompleteness, complexity in feature extraction and 3D recontruction methods, low level in intelligence and robustness. The focus of the project is placed on the development of new theories and methods for rapid 3D building reconstruction by fusing airborne and vehicle-borne laser scanning point cloud data. The main research tasks include accurate methods for multi-source point cloud registration based on line features, methods for voxel-based object segmentation and classification using deep learning mechanism, algorithms for 3D line extraction based on multi-view point cloud feature graphs and line-segment-half-plane (LSHP) structures, and methods for 3D building reconstrution through integration of geometric and semantic properties. The project applies the deep learning theory about deep feature sensing to the interpretation of high-resolution fused point cloud data. It is anticipated that the outcomes of the project will provide new theories and technical supports to 3D detailed reconstruction of urban buildings.

英文关键词: 3D Reconstruction;Building Extraction;Laser Scanning;Point Cloud Filtering;Point Cloud Classification

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在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。 物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
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