造型立面几何

由于城市化进程的快速变化，现代化、复杂和现实的建筑模型丰富了立面特征，在许多国家的需求越来越大。移动激光扫描技术逐渐被用于捕获城市环境中的物体，它正成为立面几何建模的主要来源。本文介绍了一种利用MLS点云从复杂的城市环境中自动提取和识别建筑立面特征的高效、经济的方法。

移动激光扫描(MLS)是一种先进的技术，可以在大范围内精确和密集地捕捉各种物体的三维几何形状。MLS是非常有用的摄影测量和计算机图像使用在城市建筑立面建模。本文提出了一种利用MLS获取三维点云进行外观特征识别的新方法。主要的重点是开发新的处理策略，这些策略能够处理巨大的数据集，从而使工作流完全自动化。该方法通过假设它们在二维数据投影中被表示为线段，在三维中被表示为平面来解决识别立面的挑战。这些基本形状的相关点可以从数据集中检测出来，并利用物体几何的先验知识区分外观特征。点的属性与相邻点的属性相比较，例如粗糙度，有助于提高被检测平面的质量。在识别出每个建筑特征后，本文提出的算法可以进一步编码，以建立完整的3D立面模型。

美国职业足球大联盟的好处

地面激光扫描具有高效、准确地收集不规则表面高分辨率点云的能力，已迅速成为一种理想的测量方法。这些点也可以作为高质量的终端产品使用。在许多情况下，通过地面激光扫描(TLS)来捕捉建筑立面。然而，大面积区域——尤其是道路走廊沿线的城市区域——可能很难完全使用TLS。在这里，MLS似乎是强大地捕捉稠密的、高质量的多目标点云的卓越解决方案。一般来说，MLS允许在三维中对物体进行精细的几何建模，从而为包括公路和城市建模在内的各种应用提供可靠的数据解释。密集点与自动点处理方法相结合，可以准确识别城市场景中的立面特征。

点云预处理

在开发自动移动激光扫描仪数据处理方案时，可以很好地利用已有的城市设置知识。例如，移动激光扫描系统获取的大部分点指向地面，这些点可以描述为位于最低水平表面上的点。这些点可以通过局部高度直方图分析和平面生长来检测。在此过程中，点云被划分为几个三维垂直柱，横向维数为(dX，dY)。每个列的z轴被分割成有间隔的箱子dZ然后填充每一列的高程直方图。选取高度直方图中最低显著性峰值的点作为地面对应的点，对每一列估计一个平面。接下来是邻里一致性检查和网格细胞中平滑的平面生长过程，以便过滤掉属于地面的点。该过滤过程减少了点云中的点数，从而显著减少了处理时间，提高了建筑立面检测的可靠性。然而，大量与建筑物无关的点，例如树，仍然包含在点云中。为了识别立面特征，建筑点必须从这些虚假的点中分离出来。在移除地面点后，利用基于给定距离阈值(3D)选择的最近邻居点进行聚类。然后，从点集中删除小簇，假设它们不属于建筑立面。