論文の概要: MLS2LoD3: Refining low LoDs building models with MLS point clouds to
reconstruct semantic LoD3 building models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06288v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 09:56:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 17:31:59.876483
- Title: MLS2LoD3: Refining low LoDs building models with MLS point clouds to
reconstruct semantic LoD3 building models
- Title（参考訳）: MLS2LoD3: 意味的なLoD3ビルディングモデルを再構築するために、MLSポイントクラウドで低LoDsビルディングモデルを精錬する
- Authors: Olaf Wysocki, Ludwig Hoegner, Uwe Stilla
- Abstract要約: そこで我々は,低LODビルディングモデルとMLS点雲の精度を両立させることにより,LoD3復元を可能にする新しい改良戦略を提案する。
本稿では,LoD3ファサード要素の再構成ガイドラインとCityGML標準モデルへの埋め込みについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2732273647357446
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although highly-detailed LoD3 building models reveal great potential in
various applications, they have yet to be available. The primary challenges in
creating such models concern not only automatic detection and reconstruction
but also standard-consistent modeling. In this paper, we introduce a novel
refinement strategy enabling LoD3 reconstruction by leveraging the ubiquity of
lower LoD building models and the accuracy of MLS point clouds. Such a strategy
promises at-scale LoD3 reconstruction and unlocks LoD3 applications, which we
also describe and illustrate in this paper. Additionally, we present guidelines
for reconstructing LoD3 facade elements and their embedding into the CityGML
standard model, disseminating gained knowledge to academics and professionals.
We believe that our method can foster development of LoD3 reconstruction
algorithms and subsequently enable their wider adoption.
- Abstract（参考訳）: 高精細なlod3構築モデルは、様々なアプリケーションで大きな可能性を秘めているが、まだ利用できない。
このようなモデルを作成する際の主な課題は、自動検出と再構築だけでなく、標準一貫性モデリングにも関係している。
本稿では,低LODビルディングモデルとMLS点雲の精度を両立させることにより,LoD3復元を可能にする新しい改良戦略を提案する。
このような戦略は、大規模なLoD3再構築とLoD3アプリケーションのアンロックを約束します。
さらに,LoD3ファサード要素の再構築とCityGML標準モデルへの組み込みに関するガイドラインを,学術や専門家に広める。
提案手法は,LoD3再構成アルゴリズムの開発を促進し,さらに広く採用できると考えている。
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