基于多结构估计的建筑物激光雷达点云特征线提取算法

• 作者: 吴云东 李绍滋 江静 蔡国榕 陈水利
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 激光雷达点云 特征线提取 多结构 相似函数
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 390-396
• 页数: 7页
• 分类号: O29|P231
• 字数: 4926字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.2015.03.018

摘要

建筑物激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云特征线对于多视角点云配准、建筑物对称性检测、建筑物三维重建等应用具有十分重要的意义.由于LiDAR点云具有数据量庞大的特点,传统的算法难以实现建筑物特征线的快速提取.针对这个问题,提出一种基于多结构鲁棒估计的建筑物特征线提取算法,该算法利用历史模型信息进行条件采样,并通过迭代搜索符合所有特征线性质的模型.根据建筑物LiDAR数据的实验结果表明,该方法与传统的RANSAC (random sample consensus)、MLESAC(maximum likelihood estimation sample consensus)等算法相比,避免了无效、重复的特征线采样过程,在相同时间内可获取更多的直线内点,从而有效提高了建筑物特征线的提取效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李绍滋	厦门大学信息科学与技术学院福建省仿脑智能系统重点实验室	87	1292	20.0	34.0
2	陈水利	集美大学理学院	62	510	12.0	21.0
6	蔡国榕	集美大学理学院	5	26	3.0	5.0
10	江静	集美大学理学院	1	13	1.0	1.0