从真正射影像中无监督提取屋顶线用于 LoD2 建筑模型重建
计算机视觉与模式识别
2023-10-03 v1
摘要
本文讨论了利用 2D 和 3D 数据在大规模城市环境中重建 LoD2 建筑模型的问题。传统方法使用 LiDAR 点云，但由于在快速开发区域获取此类数据的成本高且周期长，研究者已开始探索使用由（倾斜）航拍影像生成的点云。然而，将此类点云用于传统的基于平面检测的方法会导致显著误差，并为重建的建筑模型引入噪声。为此，本文提出一种利用线检测从真正射影像中提取屋顶线以重建 LoD2 级别建筑模型的方法。该方法无需预标注训练数据或预训练模型即可提取相对完整的屋顶线。这些线可直接用于 LoD2 建筑模型重建过程。在重建建筑的准确性和完整性方面，该方法优于现有的基于平面检测的方法及最先进的深度学习方法。我们的源代码见 https://github.com/tudelft3d/Roofline-extraction-from-orthophotos。
引用
@article{arxiv.2310.01067,
title = {Unsupervised Roofline Extraction from True Orthophotos for LoD2 Building Model Reconstruction},
author = {Weixiao Gao and Ravi Peters and Jantien Stoter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.01067},
year = {2023}
}