摘要
本发明属于智慧城市技术领域,公开了一种基于点云的城市建筑屋顶线框重建方法,通过融合快速点特征直方图与多尺度屋顶几何描述子,生成鲁棒的逐点特征,结合分类头筛选候选角点簇,再利用DBSCAN基于密度参数自适应分割候选点簇,通过无监督聚类提取初始拐点,有效抑制噪声并适配非规则分布;随后通过拐点修正网络聚合初始拐点邻域的多尺度几何信息,学习偏移量以修正位置偏差,提升拐点定位精度;最终由边分类网络基于预测拐点的几何关系与特征关联性,自动推断屋顶线框的拓扑连接,避免传统方法依赖人工规则导致的误差累积,增强复杂屋顶结构的泛化能力,修正网络通过多尺度上下文学习偏移量,显著提升拐点定位精度。
技术关键词
城市建筑屋顶
点特征直方图
DBSCAN算法
线框
空间关系特征
多尺度
邻域
分类网络
近邻算法
特征选择机制
注意力
智慧城市技术
法向量夹角
无监督聚类
点云
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