基于几何规则性约束的建筑物点云张量投票提取方法的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着三维激光扫描技术和摄影测量技术的快速发展，点云数据作为一种重要的三维空间数据表达形式，已经在城市建模、文物保护、灾害评估等领域得到越来越广泛的应用。

建筑物作为城市的重要组成部分，其三维重建对城市规划、智慧城市建设等方面具有重要意义。

如何从海量的点云数据中快速、准确地提取建筑物信息，成为当前研究的热点和难点。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在点云数据处理、建筑物提取等方面开展了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在点云数据处理方面做了大量研究，特别是在点云滤波、分割、分类等方面取得了显著进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.建筑物点云数据预处理：针对获取的建筑物点云数据，首先进行数据清洗和去噪处理，去除点云数据中的噪声点和outliers。

然后，对点云数据进行滤波和精简，以减少数据量，提高后续处理效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解点云数据处理、张量投票算法、建筑物提取等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据获取与预处理：获取建筑物点云数据，并对其进行预处理，包括数据清洗、去噪、滤波、精简等操作，为后续的特征提取做好准备。

3.几何规则性约束分析：分析建筑物点云数据的几何特征，提取平面、边缘、角点等几何规则性特征，并将其转化为可量化的约束条件。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了基于几何规则性约束的张量投票方法：将建筑物的几何规则性约束融入到张量投票算法中，构建更加鲁棒的特征提取模型，提高了建筑物点云特征提取的效率和精度。

2.设计了新的投票规则和权重函数：针对建筑物点云数据的特点，设计了新的投票规则和权重函数，使算法更加关注建筑物的几何特征，提高了特征提取的准确性。

3.利用真实场景的建筑物点云数据进行实验验证：采用真实场景的建筑物点云数据进行实验验证，验证了所提方法的有效性和优越性，为建筑物三维重建提供了新的思路和方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李明,李德仁.点云数据处理理论与应用[m].武汉:武汉大学出版社,2021.

[2]郑顺,周世健.基于深度学习的建筑物点云特征提取与三维重建[j].测绘通报,2022(10):76-81.

[3]周成,张伟,刘先锋.基于点云数据的建筑立面信息提取方法综述[j].测绘科学,2020,45(03):100-108.