MLS2LoD3：利用MLS点云细化低LoD建筑模型以重建语义LoD3建筑模型
计算机视觉与模式识别
2024-02-12 v1
摘要
尽管高细节LoD3建筑模型在各种应用中展现出巨大潜力，但目前尚未普及。创建此类模型的主要挑战不仅在于自动检测与重建，还在于符合标准的建模。在本文中，我们引入了一种新颖的细化策略，利用低LoD建筑模型的普遍性和MLS点云的精确性来实现LoD3重建。该策略有望实现大规模的LoD3重建并解锁LoD3应用，我们在本文中也对此进行了描述和说明。此外，我们提出了重建LoD3立面元素并将其嵌入CityGML标准模型的指南，将所得知识传播给学术界和专业人士。我们相信，我们的方法能够促进LoD3重建算法的发展，并随后使其得到更广泛的应用。
引用
@article{arxiv.2402.06288,
title = {MLS2LoD3: Refining low LoDs building models with MLS point clouds to reconstruct semantic LoD3 building models},
author = {Olaf Wysocki and Ludwig Hoegner and Uwe Stilla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.06288},
year = {2024}
}
备注
Accepted to the Recent Advances in 3D Geoinformation Science, Proceedings of the 18th 3D GeoInfo Conference