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基于移动激光扫描点云的室内空间结构三维重建及其在5G信号仿真中的应用

DOI:10.3390/rs11192262 期刊:Remote Sensing 出版年份:2019 更新时间:2025-09-11 14:15:04
摘要: 室内环境的3D建模对于智慧城市应用(如建筑信息模型BIM、空间定位应用、能耗估算和信号仿真等)至关重要。从点云数据中快速稳定地重建3D模型已引发广泛研究关注。然而在复杂室内环境中,实现细节化3D模型的自动化重建仍面临严峻挑战。本文提出一种创新方法,通过耦合线性结构与三维几何表面,利用移动激光扫描获取的点云数据自动重建3D模型。该方法采用带语义约束的多标签图割技术对无序点云进行全自动房间分割,有效解决长走廊区域过分割问题;随后将单房间点云的水平切片投影为平面二值图像,经线提取与规则化处理生成平面图线条;通过设计融合分割房间、线条及表面元素语义约束的多标签图割算法重建三维结构化模型。最后创新性地提出基于输出结构模型的5G信号仿真应用,旨在为未来大规模室内场景确定5G小基站最优布设位置。研究采用手持式与背包式激光扫描系统在不同地点采集的四个数据集验证方法有效性,结果表明本方案能从复杂室内场景中实现精确高效的结构化细节模型重建。
作者: Yang Cui,Qingquan Li,Zhen Dong
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

针对复杂室内环境中基于点云的精细三维模型自动重建难题,提出一种将线性结构与三维几何表面相结合的新方法,利用移动激光扫描点云实现三维模型的自动重建。

该方法能从MLS点云中精确重建结构化模型(包括天花板、地板、墙壁、门窗及立柱),不同室内场景的几何误差均控制在0.1米以内。线性结构与三维几何表面的结合提升了计算效率与结构精度。未来工作包括融合图像与点云以丰富模型成果、重建完整体素模型,以及进一步探究其在5G小基站最佳选址中的应用。

开口检测高度依赖于点云的几何质量,曲面墙由许多小多边形表示,输出结果为表面模型,这可能在实际中限制模型厚度的表达。此外,5G信号模拟中忽略了墙体材料类型,可能导致误差。

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