Sammanfattning av denna webbsida: LiDAR-tekniken kan ge mycket detaljerad och mycket exakt geospatial information om en urban scen för skapande av virtuella geografiska miljöer (VGE) för olika tillämpningar. Automatisk 3D-modellering och funktionsigenkänning från LiDAR-punktmoln är dock mycket komplexa uppgifter. Detta blir ännu mer komplicerat när uppgifterna är ofullständiga (ocklusionsproblem) eller osäkra. I detta dokument föreslår vi att man bygger en kunskapsbas bestående av ontologi och semantiska regler som syftar till automatisk funktionsigenkänning från punktmoln till stöd för 3D-modellering. För det första definieras flera moduler för ontologi ur olika perspektiv för att beskriva en urban scen. Den rumsliga relationsmodulen tillåter till exempel en formaliserad representation av möjliga topologiska relationer som utvunnits ur punktmoln. Sedan föreslås en kunskapsbas som innehåller olika begrepp, deras egenskaper och deras relationer, tillsammans med begränsningar och semantiska regler. Då utgör instanser och deras specifika relationer en urban scen och läggs till kunskapsbasen som fakta. Baserat på kunskap och semantiska regler genomförs en resonemangsprocess för att extrahera semantiska egenskaper hos objekten och deras komponenter i stadsscenen. Slutligen presenteras flera experiment för att visa giltigheten av vår strategi för att känna igen olika semantiska egenskaper hos byggnader från LiDAR punktmoln.
I Ref föreslogs en kunskapsbas för funktionsigenkänning från punktmoln av urbana scener.
A Knowledge Base for Automatic Feature Recognition from Point Clouds in an Urban Scene
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}