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摘要：本发明公开了基于三维激光点云数据的建筑物轮廓线提取分析方法，涉及数据分析技术领域。本发明对三维激光点云数据进行平滑处理，去除噪声点，并通过体素网格滤波器进行稀疏化，保留结构信息；应用地面点分类算法，将点云数据中的地面点与建筑物点分离；计算每个点的法向量，并基于此分析局部几何特征，使用点云分割算法将点云分为不同区域；通过边界检测算法识别建筑物点集中的边缘点，结合多尺度分析和曲线拟合生成初步建筑物轮廓线；识别并分类游离点，判断其是否属于建筑物轮廓线的一部分，并进行修复；对更新后的轮廓线进行平滑处理，与参考数据比对，验证精度并优化，得到目标建筑物轮廓线。
主权项：1.基于三维激光点云数据的建筑物轮廓线提取分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤S100.获取三维激光点云数据，对三维激光点云数据进行平滑处理，去除噪声点；使用体素网格滤波器对平滑处理后的三维激光点云数据进行稀疏化，从而保留结构信息；利用地面点分类算法，将三维激光点云数据中的地面点与建筑物点进行分类，分为地面点集和建筑物点集；步骤S200.针对建筑物点集，计算建筑物点集中每个点的法向量，通过法向量分析局部几何特征；应用点云分割算法，基于局部几何特征将建筑物点集分割若干个不同的区域，且每个区域代表一类具有相似特征的点集；步骤S300.利用法向量和曲率的边界检测算法，识别建筑物点集中的初始边缘点；采用多尺度分析方法，动态调整检测窗口的大小，从而识别不同尺度的轮廓线段；结合不同尺度的轮廓线段和识别到的初始边缘点进行曲线拟合，生成初步建筑物轮廓线；步骤S400.基于初步建筑物轮廓线，识别游离点，并利用局部几何特征和机器学习模型对游离点进行分类，判断游离点是否属于建筑物轮廓线的一部分；对属于建筑物轮廓线的游离点进行修复，利用邻近点的几何信息将其整合到初步建筑物轮廓线中，从而得到目标建筑物轮廓线。
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