論文の概要: Confidence-Driven Facade Refinement of 3D Building Models Using MLS Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03797v1
- Date: Sat, 04 Apr 2026 17:01:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.773263
- Title: Confidence-Driven Facade Refinement of 3D Building Models Using MLS Point Clouds
- Title（参考訳）: MLS点雲を用いた3次元建築モデルの信頼性駆動ファサード微細化
- Abstract要約: 本研究は, 粗いモデルを幾何前駆体として利用する自動精錬フレームワークを提案する。
曲面マッチングを統合して古い曲面を識別し、二進整数最適化を用いて候補データから最適な顔を選択する。
実験結果から,提案手法はファサードのミスアライメントを効果的に補正し,雲とメシュのRMSEを約36%低減し,センチメートルレベルのアライメントを実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1727619150610837
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Digital twins require continuous maintenance to meet the increasing demand for high-precision geospatial data. However, traditional coarse CityGML building models, typically derived from Airborne Laser Scanning (ALS), often exhibit significant geometric deficiencies, particularly regarding facade accuracy due to the nadir perspective of airborne sensors. Integrating these coarse models with high-precision Mobile Laser Scanning (MLS) data is essential to recover detailed facade geometry. Unlike reconstruction-from-scratch approaches that discard existing semantic information and rely heavily on complete data coverage, this work presents an automated refinement framework that utilizes the coarse model as a geometric prior. This method enables targeted updates to facade geometry even in complex urban environments. It integrates surface matching to identify outdated surfaces and employs a binary integer optimization to select optimal faces from candidate data. Crucially, hard constraints are enforced within the optimization to ensure the topological validity of the refined output. Experimental results demonstrate that the proposed approach effectively corrects facade misalignments, reducing the Cloud-to-Mesh RMSE by approximately 36% and achieving centimeter-level alignment. Furthermore, the framework guarantees strictly watertight and manifold geometry, providing a robust solution for upgrading ALS-derived city models.
- Abstract（参考訳）: ディジタル双生児は、高精度な地理空間データに対する需要の増加に対応するために、継続的なメンテナンスを必要とする。
しかしながら、従来の粗いCityGMLビルディングモデルは、通常、空中レーザー走査(ALS)から派生したもので、特に空中センサーのナディア視点によるファサード精度に関して、重要な幾何学的欠陥を示すことが多い。
これらの粗いモデルを高精度な移動レーザ走査(MLS)データと統合することは、詳細なファサード形状の復元に不可欠である。
既存の意味情報を排除し、完全なデータカバレッジに大きく依存する再構成-スクラッチアプローチとは異なり、この研究は、粗いモデルを幾何学的先行として活用する自動改善フレームワークを提示する。
この手法により,複雑な都市環境においてもファサード形状の更新が可能となる。
曲面マッチングを統合して古い曲面を識別し、二進整数最適化を用いて候補データから最適な顔を選択する。
重要なことは、洗練された出力のトポロジ的妥当性を確保するために、最適化の中でハード制約が強制される。
実験結果から,提案手法はファサードのミスアライメントを効果的に補正し,クラウド・ツー・メシュRMSEを約36%低減し,センチメートルレベルのアライメントを実現した。
さらに、このフレームワークは厳密な水密性と多様体の幾何を保証し、ALS由来の都市モデルをアップグレードするための堅牢なソリューションを提供する。
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