Vi presenterar en ny och robust metod för modellering av städer från 3D-punktsdata. Vår algoritm ger en mer fullständig beskrivning än befintliga metoder genom att rekonstruera samtidigt byggnader, träd och topologiskt komplexa områden. Ett viktigt bidrag av vårt arbete är det ursprungliga sättet att modellera byggnader som garanterar en hög generaliseringsnivå samtidigt som vi har semantiserade och kompakta representationer. Geometriska 3D-primitiv som plan, cylindrar, sfärer eller kottar beskriver vanliga taksektioner, och kombineras med mesh-patcher som representerar oregelbundna takkomponenter. De olika urbana komponenterna samverkar genom en icke-konvex energiminimering problem där de sprids under arrangemang begränsningar över en planimetrisk karta. Vår strategi är experimentellt validerad på komplexa byggnader och stora urbana scener av miljontals punkter, och jämförs med state-of-the-art metoder.
Lafarge och Mallet REF föreslog en hybridrepresentation för byggnadsrekonstruktion med geometriska 3D-primitiv (t.ex. plan, cylindrar, sfärer eller koner) för att representera standardtaksektioner och mesh-patcher för att beskriva mer oregelbundna takkomponenter.
Creating Large-Scale City Models from 3D-Point Clouds: A Robust Approach with Hybrid Representation
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}