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申请/专利权人：深圳大学;人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
申请日：2023-12-20
公开（公告）日：2024-01-23
公开（公告）号：CN117437364A
主分类号：G06T17/00
分类号：G06T17/00;G06V10/762
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开
摘要：本发明公开了基于残缺点云数据的建筑三维结构提取方法和装置，所述方法包括：获取残缺点云数据以及多个二维矢量建筑物轮廓线，对残缺点云数据进行网格化处理，得到三维均匀点云数据，并计算每个二维矢量建筑物轮廓线的顶部高度；对多个二维矢量建筑物轮廓线进行相邻聚类处理，得到多个聚类相邻轮廓线集，并计算每个二维矢量建筑物轮廓线的地面高度；根据多个聚类相邻轮廓线集、对应的顶部高度以及地面高度生成多个柱状三维结构，并将多个柱状三维结构进行合并，得到建筑三维结构。本发明通过获取残缺点云数据来计算二维矢量建筑物轮廓线的顶部高度和地面高度，能够结合残缺点云数据和二维矢量建筑物轮廓线快速且精确地生成建筑三维结构。
主权项：1.基于残缺点云数据的建筑三维结构提取方法，其特征在于，所述基于残缺点云数据的建筑三维结构提取方法包括：获取残缺点云数据以及多个二维矢量建筑物轮廓线，对所述残缺点云数据进行网格化处理，得到三维均匀点云数据，并根据所述三维均匀点云数据计算每个所述二维矢量建筑物轮廓线的顶部高度；对多个所述二维矢量建筑物轮廓线进行相邻聚类处理，得到多个聚类相邻轮廓线集，并根据多个所述聚类相邻轮廓线集计算每个所述二维矢量建筑物轮廓线的地面高度；根据多个所述聚类相邻轮廓线集、对应的所述顶部高度以及所述地面高度生成多个柱状三维结构，并将多个所述柱状三维结构进行合并，得到建筑三维结构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学;人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 基于残缺点云数据的建筑三维结构提取方法和装置
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