{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部件”：[[2024,5,25]]，“日期-时间”：“2024-05-25T05:51:19Z”，“时间戳”：1716616279978}，“引用-计数”：65，“发布者”：“MDPI AG”，“问题”：“6”，“许可证”：[{“开始”:{“日期-零件”：[2021,3,17]]，”“日期-时刻”：“3-17T00:00:00Z“，”时间戳“：1615939200000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/”}]，“资助者”：[{“DOI”：“10.13039\/501100012166”，“name”：“中国国家重点研发计划”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“award”：[“2017YFB0503004”]}，{“DOI”：”10.13039\\501100001809“，”name“：“中国国家自然科学基金”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“award”：[“41871368”]}]，“content-domain”：{“domain”:[]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”:[“Remote Sensing”]，“abstract”：“高效的建筑实例分割对于并行重建、管理和分析等许多应用都是必要的。然而，现有的大多数实例分割方法仍然存在着完整性低、正确性低、建筑物实例分割质量低等问题，这在复杂的建筑物场景中尤为明显。提出了一种新的用于并行重建分析的机载光探测与测距（LiDAR）点云无监督建筑实例分割（UBIS）方法，该方法结合了聚类算法和新的模型一致性评估方法。该方法首先利用改进的kd树二维共享最近邻聚类算法（Ikd-2DSNN）将建筑点云划分为建筑实例。然后，使用模型一致性评估方法获得建筑实例的几何特征，该方法用于确定建筑实例是单个建筑实例还是多个建筑实例。最后，对于多个建筑实例，使用改进的kd树三维共享最近邻聚类算法（Ikd-3DSNN）对多个建筑示例进行再次分割，以提高建筑实例分割的准确性。实验结果表明，所提出的UBIS方法对高层建筑、裙楼建筑和独立住宅小区等不同场景中的各种建筑都取得了良好的性能。对比分析证实，建议的UBIS方法比最先进的方法表现更好<\/jats:p>“，”DOI“：”10.3390\/rs13061136“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2021,3,17]]，”date-time“：”2021-03-17T15:48:22Z“，”timestamp“：1615996102000}，”page“：前缀“：”10.3390“，”卷“：”13“，”作者“：[{”ORCID“：”http://\/ORCID.org\/0000-0001-9845-4251“，”authenticated-ORCID“：false，”给定“：”永军“，”家族“：”张“，”sequence“：”first“，”affiliation“：[]}，{”给定“:”王山“，”family“：”Yang“，”序列“：”additional“，”从属“：[]}，”{“ORCID”：“http://\/ocrid.org\/0000-0001-5333-8054“，”authenticated-orcid“：false，”given“：”Xinyi“，”family“：”Liu“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[]}，”giving“：”Yi“，”家族“：”Wan“，”序列“：”additional“、”affidiation“：【】}，“given”：“Xianzhang”，“family”：“朱”，“sequence”：“additional”，“affiliance”：【】]，“成员”：“1968”，“published-online“：{“date-parts”：[[2021,3,17]]}，“reference”：[{“key”：“ref1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/S0924-2716（99）00014-3”}，{“密钥”：“ref2”，“doi-asserte-by”：“publisher”，“DII”：”10.1016\/S0924-2316（99）0011-8“}，}“key”：“ref3”，“doci-asserted-by”“，”doi“：”10.1016\/j.isprsjprs.2013.07.003“}，{”key“：”ref4“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”DOI“：”10.1016\/j.isprsjprs.2013.04.001“}，{“key”：“ref5”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1016\\j.isprs jprs.2016.03.016”}，“key“：”ref6“，”DOI-assert-by“：”publisher 10.1016\/j.isprsjprs.2004.05.004“}，{“key”：“ref8”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.5194 \/isprs-annals-IV-1-W1-91-2017“}，{“key”：“ref9”}，}“key”：“ref10”，“article-title”：“使用卷积神经网络的3D修改Fisher向量表示法进行三维点云分类和分割”，“author”：“Benshabat”，“year”：“2017”，“journal-title“：”arXiv“}”，{（密钥）：“ref11”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.3390\/rs11111372”}，{“key”：“ref12”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1080\/13658816.2017.1301456”}，{”key“：”ref13“，“doi-asserted-by”：”crossref“，”first-page“：”2842“，”doi“：”10.3390\/ijgi4042842“，title“：”ISPRS国际期刊地理信息“}，{“key”：“ref14”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.isprsjprs.2010.09.006”}，{“key”：“ref15”，“doi-assertd-by”：“publisher”，“DI:”10.1109\/JSTARS.2017.2781132由“：”publisher“，”doi“：”10.1016\/j.isprsjprs.2018.08.010“}插入，{”key“：”ref18“，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.3390\/rs8050372”}，{“key”：“ref19”，“doi-asserted-by”：”publisher“，”doi“：”10.1016\/j.isprsjprs.2020.04.020“}，“key“：”ref20“，”doi-assert-by“：”publister“，”doi“：“10.1016\/j.isprsjprs.2018.06.021”}：“publisher”，“doi”：“10.1007\/s13735-020-00195-x”}，{“key”：“ref22”，“article-title”：“关联分割点云中的实例和语义”，“author”：“Wang”，“year”：“2019”，“journal-title”：“arXiv”}，{“key”：“ref23”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TPAMI.2014.2359435”}“物品标签”：“存在阻塞和杂乱时的稳健实例识别”，“卷”：“8690”，“作者”：“Bond”，“年份”：“2014”，“日志标题”：“Lect.Notes Compute.Sci.”}，{“key”：“ref25”}、{“key”：”ref26“}、}“key:”ref27“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1007\/s41064-016-0003-y“}，}“密钥”：“ref28”}：“ref29”}，{“key”：“ref30”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1109\/MSP.2020.2984780”}，{“key”：“ref31”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“386”，“DOI:”10.1109\/TPAMI.2018.2844175“，”article-title“：”Mask r-cnn“，”volume“：”42“，”author“：”Kaiming“，“year”：“2020”，“journal-title”：“IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell.”}“，{”key“：“ref32“}，{”key“：”ref33“}”，{“key”：”ref34“，”article-title“：“HPLFlowNet:用于大尺度点云场景流估计的层次Permuthodreal Lattice FlowNet”，“author”：“Gu”，”year“：“2017”，“journal-title”：“arXiv”}，{“key”：“ref35”，“article-title“：“FlowNet3D:Learning Scene Flow in 3D Point Clouds”，“author”:“Liu”，“year”：“2019”，“journal-ttitle”：”arXiv“}”，{”key“：“ref36”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1007\/s10846-013-9889-4”}，{“key”：“ref37”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI:”10.1016\/j.ejrs.2016.04.001“}，“key“：”ref38“，”DOI-assert-by“：”publisher“，”DOI“：”10.3390\/rs71013945“}I“：”10.5194\/isrsannals-II-3-W3-1-2013“}，{“key”：“ref41”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“3716”，“DOI”：“10.3390\/rs6053716”，“article-title”：“自动分割原始激光雷达数据以提取建筑屋顶”，“volume”：“6”，”author“：”Mohammad“，”year“：”2014“，”journal-title“：”Remote Sens.“}，{”key“：”ref42“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”DOI“：”10.14358\/PERS.73.7.805“}”，{“key”：”ref43“，”first page：“270”，“文章标题”：“从密集匹配点云中提取建筑物的单个部分”，“卷”：“499”，“作者”：“Yan”，“年份”：“2018”，“日志标题”：“Chin.J.Lasers”}，{“key”：“ref44”，“article-title”：“Ternausnetv2:实例分割的完全卷积网络”，“author”：“Iglovikov”，“year”：“2018”，“journal-title“：”arXiv“}，}“key:”ref45“，”doi-asserted-by“：“crossref”，“first page”：“88”，“DOI”：“10.1016\/j.isprsjprs.2015.01.011”，“article-title”：“基于十年的区域增长用于点云分割”，“volume”：：“104”，“author”：“Bertolotto”，“year”：“2015”，“journal-title“：”ISPRS j.Photogram.Remote Sens.：“publisher”，“DOI”：“10.1016\/j.autcon.2017.12.029”}，{“key”：“ref49”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/T-C.1973.223640”}53“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：“10.1145\/360881.360919”}，{“key”：“ref54”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.patcog.2006.08.003”}/2010\/0041“}，{”key“：”ref57“，”unstructured“：“ISPRS城市分类和3D建筑重建测试项目https:\/\/www.ISPRS.org\/news\/newsletter \/03-Apr-2011 \/3_ISPRS_Test_on_Urban_object_detection_and_3D_Building_reconstruction_will_be_carried_out.pdf”}，{“key”：“ref58”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.ISPRS.jprs.2013.11.001”}，“文章标题”：“DALES:用于语义分割的大规模航空激光雷达数据集”，“作者”：“Varney”，“年份”：“2020”，“期刊标题”：“arXiv”}，{“key”：“ref61”，“文章标题”：“用视差图进行几何感知实例分割”，“作者”：“Wu”，“年份”：“2020”，“期刊标题”：“arXiv”}，{“key”：“ref62”，“doi断言”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TGRS.2004.838418”}，{“key”：“ref63”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/S0034-4257（01）00295-4”}sjprs.2018.01.013“}]，“container-title”：[“遥感”]，“原始标题”：[]，“language”：“en”，“link”：[{“URL”：“https:\/\/www.mdpi.com\/2072-4292\/13\/6\/1136\/pdf”，“content-type”：“未指定”，“内容版本”：“vor”，“intended-application”：“相似性检查”}，“存放”：{“date-parts”：[2021,3,19]]，“日期时间”：“2021-03-19T09:00:02Z”，“时间戳”：1616144402000}，”分数“：1，”资源“：{”primary“:{”URL“：“https://www.mdpi.com/2072-4292\/13\/6\/1136”｝｝，“副标题”：[]，“短标题”：[]，“已发布”：｛“日期部分”：[[2021,3,17]｝，“参考文献数”：65，“期刊发行”：｛“发行”：“6”，“在线发布”：｛“日期部分”：[[2021,3]]｝｝，“替代id”：[“rs13061136”]，“URL”：“http:\/\/dx.doi.org/10.3390\/rs130611336“，”relation“：｛｝，”ISSN“：[”2072-4292“]，”ISSN类型“：[{“值”：“2072-4292”，“类型”：“电子”}]，“主题”：[]，“发布”：{“日期部分”：[2021,3,17]]}}