City3D:空中LiDAR点雲からの大規模建築物再構成【JST・京大機械翻訳】

Huang Jin; Stoter Jantien; Peters Ravi; Nan Liangliang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213801147672 整理番号：22P0279436

City3D:空中LiDAR点雲からの大規模建築物再構成【JST・京大機械翻訳】

City3D: Large-Scale Building Reconstruction from Airborne LiDAR Point Clouds

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発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年03月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

大規模航空機搭載点雲からコンパクトな3D建物モデルを再構成するための完全自動手法を提示した。航空機搭載LiDAR点雲からの都市再構成の主な課題は,垂直壁が典型的に欠測されていることである。都市建物は,通常,地盤に垂直壁に接続された平面屋根から成るという観察に基づき,データから垂直壁を直接推論する方法を提案した。屋根と壁の平面セグメントを用いて,著者らは,建物表面の面を仮説し,そして,拡張仮説および選択ベースの多角形表面再構成フレームワークを用いて,最終モデルを得た。特に,正しいトポロジーを保証し,詳細回復を強化するために,屋根の選好と2つの付加的ハード制約を最適化ステップに奨励する新しいエネルギー項を導入した。種々の大規模航空機搭載LiDARポイントクラウドに関する実験は,この方法が再構成精度とロバスト性に関して最先端の方法より優れていることを実証した。さらに,20kの実世界建築のポイントクラウドと3Dモデルから成る著者らの方法の新しいデータセットを作成した。このデータセットは,航空機搭載LiDAR点雲からの都市再構成における研究および都市応用における3D都市モデルの使用を刺激することができると信じる。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識

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