一种三维激光点云中建筑物立面分割方法

一种三维激光点云中建筑物立面分割方法摘要本文针对三维激光点云数据中的建筑立面分割问题，提出了一种基于递归神经网络（RNN）的分割方法。本文所提出的方法考虑到了建筑物立面的几何信息和拓扑信息，并将它们作

一种三维激光点云中建筑物立面分割方法 摘要 本文针对三维激光点云数据中的建筑立面分割问题，提出了一种基 于递归神经网络（RNN）的分割方法。本文所提出的方法考虑到了建筑 物立面的几何信息和拓扑信息，并将它们作为输入传递给递归神经网 络。实验结果表明，所提出的方法优于传统方法，能够准确地识别建筑 物立面。 关键词：三维激光点云，建筑物立面，立面分割，递归神经网络 引言 随着三维激光扫描技术的快速发展，基于三维激光点云的建筑物立 面分割成为了一个热门的研究课题。建筑物立面分割是指将三维激光点 云数据分离出建筑物的立面，这对于城市规划、建筑设计等领域具有重 要意义。 传统的建筑物立面分割方法主要是基于几何和拓扑信息，如法向 量、曲率、高度等，利用这些信息对点云进行分类。但是传统方法存在 一些缺点，例如处理效果易受复杂形状和噪声的影响，以及在大型的点 云数据中处理效率较低等。因此，本文提出了一种基于递归神经网络的 建筑物立面分割方法，旨在克服传统方法的缺点。 方法 本文所提出的建筑物立面分割方法主要由以下步骤组成： 1.数据预处理：对三维激光点云数据进行滤波、去噪等预处理操 作，以提高点云数据的质量。 2.特征提取：在数据预处理后，我们通过计算点云的局部特征，例 如法向量、曲率、高度等，提取建筑物立面的几何信息。 3.数据表示：我们将点云数据转换为一维的向量表示形式，以便于