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龙图腾网获悉嵩山实验室申请的专利一种基于多维特征的激光点云建筑物轮廓渐进优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116824379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310806742.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多维特征的激光点云建筑物轮廓渐进优化方法是由牛雁飞;蔡心悦;杜跃飞;康佳慧;张汇东设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维特征的激光点云建筑物轮廓渐进优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维特征的激光点云建筑物轮廓渐进优化方法，采用逐层优化、由粗到精的建筑物轮廓提取，首先将建筑物点云进行分割，分隔为建筑物立面点云包括树木和建筑围墙等和顶面点云包括建筑物顶面和树木等，然后再根据立面点云和顶面点云各自的特点，分别采用不同的特征对其进行精细化处理，快速准确地进行不同高度和不同结构复杂度的建筑物点云识别，可以在精细化提取轮廓点云的同时消除非建筑类点云的干扰和立面点云缺失的影响，从而提高轮廓提取的准确度。

本发明授权一种基于多维特征的激光点云建筑物轮廓渐进优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征的激光点云建筑物轮廓渐进优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 1分离非立面点云：对原始机载LiDAR点云数据进行滤波，将地面点与非地面点进行分离，从而得到非地面点的点云； 2预处理：计算非地面点云中各点的相对高度，将相对高度小于设定高程阈值的点进行剔除； 3粗分割：计算剔除处理后的非地面点云中各点的法向量nz，利用法向量阈值进行建筑物立面点云和顶面点云的初步分割，从而实现建筑物立面点云和顶面点云的粗分割； 4立面点云精细化提取：对粗分割后的建筑物立面点云进行XOY面的二维投影，以对应投影点为圆心、R2为半径来确定投影范围，计算各点的投影密度，同时在各点的投影范围内计算点云的高差，从而得到每个点的密度和高差值，再利用密度阈值和高差阈值进行立面点云的精细化提取以剔除树木点云干扰； 5顶面点云聚类：在对建筑物立面点云精细提取的同时，首先对顶面点云进行滤波去噪，然后再对处理后的顶面点云中的每个点进行聚类，以得到多个聚类对象； 6顶面点云精细化提取：计算顶面点云中各点的平整度planarity以及该顶面点云在XOY面上的聚类对象的投影面积，利用投影面积阈值和平整度阈值以及平整度点云数目占比阈值进行顶面点云的精细化提取，剔除不符合条件的聚类对象，从而得到不包含其他类别干扰的建筑物的顶面点云； 7顶面点云补齐：对精细化处理后的顶面点云的边界点进行提取，再在顶面点云边界点附近进行建筑物立面点的搜索，并将搜索到的立面点合并到顶面点云中，从而完成完整建筑顶面和部分侧面的点云的提取； 8建筑物轮廓提取：对上一步骤得到的点云进行XOY面的二维投影，然后利用alpha-shape方法进行边界点提取并合并，再利用RANSAC方法进行直线拟合以及规则化和合并处理，最终得到建筑物的二维轮廓。

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