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基于三维线段约束的城市重建研究的中期报告
本研究旨在探讨基于三维线段约束的城市重建方法，提高城市重建的精度和效率。本报告为研究的中期报告，主要介绍了研究进展和成果。
一、研究背景和意义
城市重建是数字城市建设的重要组成部分，它可以为城市规划、地质灾害研究、城市景观设计等领域提供准确的基础数据和模拟场景。但传统的城市重建方法存在精度低、效率慢的问题。因此，本研究旨在提高城市重建的精度和效率，为城市规划和决策提供更加可靠和精确的数据。
二、研究内容和方法
本研究主要采用基于三维线段约束的城市重建方法，该方法可以根据图像和点云数据自动提取建筑物轮廓线，并利用建筑物轮廓线进行建筑物三维模型重构。具体来说，本研究的研究内容和方法如下：
1.采用卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）对图像数据进行建筑物轮廓线的自动提取。
2.采用点云数据提取建筑物的高度信息，并将建筑物的高度信息与轮廓线结合起来进行建筑物三维重建。
3.建立三维线段约束模型，并利用该模型进行城市重建，既可以提高城市重建的精度，又可以提高城市重建的效率。
三、初步成果和展望
目前，本研究已经完成了基于CNN和SVM的建筑物轮廓线自动提取算法，并对提取结果进行了验证。同时，我们也已经完成了点云数据的提取和处理，并将点云数据与轮廓线结合起来进行了三维重建，初步的结果表明我们的方法可以有效地提高城市重建的精度和效率。未来，我们将继续优化算法，同时采集更多的数据进行测试和验证，进一步提高算法的准确性和可靠性。