Vi presenterar en metod för att upptäcka och tolka byggnader från oorganiserade 3D-punktmoln till en kompakt, hierarkisk representation som är användbar för uppgifter på hög nivå. Indata är en uppsättning avståndsmätningar som täcker den storskaliga stadsmiljön. Den önskade effekten är en uppsättning parse träd, så att varje träd representerar en semantisk nedbrytning av en byggnad - noderna är takytor samt volymetriska delar som härleds från observerbara ytor. Vi modellerar ovanstående problem med hjälp av en enkel och generisk grammatik och använder en effektiv beroendetolkningsalgoritm för att generera den önskade semantiska beskrivningen. Vi visar hur man lär sig parametrarna i denna enkla grammatik för att producera korrekta parser av komplexa strukturer. Vi kan tillämpa vår modell på stora punktmoln och tolka en hel stad.
Ett mer allmänt tillvägagångssätt föreslår att man tolkar en byggnad till en hierarkisk representation på hög nivå REF.
Detecting and parsing architecture at city scale from range data
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}