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基于点云语义分割的建筑场景三维Mesh模型POCONet重建
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作者 张亚东 《自动化应用》 2025年第24期41-44,共4页
由于建筑场景中点云数据具有离散性和无序性的特点,在将点云数据重建为连续的三维模型时,往往难以获得理想的效果。为此,提出基于点云语义分割的建筑场景三维Mesh模型POCONet重建方法。通过融合特征选择的深度学习模型进行建筑场景三维... 由于建筑场景中点云数据具有离散性和无序性的特点,在将点云数据重建为连续的三维模型时,往往难以获得理想的效果。为此,提出基于点云语义分割的建筑场景三维Mesh模型POCONet重建方法。通过融合特征选择的深度学习模型进行建筑场景三维点云语义分割,基于语义分割结果,利用POCONet完成建筑场景三维Mesh模型的重建。实验结果表明,采用该设计方法重建的建筑场景三维Mesh模型平均平面中误差仅0.39%,表明该方法具有较高的建模精度。 展开更多
关键词 点云语义分割 建筑场景 三维模型 Mesh模型 poconet 模型重建
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