通过融合语义LiDAR点云与拟建BIM模型实现城市GeoBIM构建
计算机视觉与模式识别
2023-05-23 v2
摘要
三维真实世界的发展推动了地理信息与建筑信息模型（BIM）在城市建设中集成为所谓的GeoBIM。激光探测与测距（LiDAR）结合全球导航卫星系统可提供地理参考空间信息。然而，构建精细城市GeoBIM在LiDAR数据质量方面存在挑战。由软件设计的BIM模型几何信息丰富，但常缺乏准确地理参考位置。本文提出一种互补策略，将LiDAR点云与拟建BIM模型融合以重建城市场景。首先将前沿深度学习框架与图论结合用于LiDAR点云分割；随后开发由粗到精的匹配程序，将目标点云与相应BIM模型集成。结果显示LiDAR数据集总体分割精度达90%，BIM模型平均定位精度对杆状物体为0.023 m、对建筑为0.156 m，证明了该方法在分割与匹配过程中的有效性。本工作为快速准确城市GeoBIM构建提供了实用方案。
引用
@article{arxiv.2304.11719,
title = {Urban GeoBIM construction by integrating semantic LiDAR point clouds with as-designed BIM models},
author = {Jie Shao and Wei Yao and Puzuo Wang and Zhiyi He and Lei Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.11719},
year = {2023}
}