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龙图腾网获悉中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司申请的专利一种建筑密集场景房屋点云分割及属性提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115170598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210856475.5，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种建筑密集场景房屋点云分割及属性提取方法是由王宁;李欣;陈正宇;徐君民;张瑞永;秦臻;陈杰;赵祥伟;周伟;谢朋朋;王威设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑密集场景房屋点云分割及属性提取方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种建筑密集场景房屋点云分割及属性提取方法，包括以下步骤：将原始点云分类，得到地面和建筑物点云；构建数字高程模型，计算建筑物点云法向量。通过法向量从建筑点云中筛选出房屋立面点云。将房屋立面点云数据投影至XOY平面。采用DBSCAN算法将XOY平面的房屋立面点云数据进行粗分割，获得独立的簇。计算出每个簇的边界点。使用RANSAC算法对随机选取的簇进行直线检测，获得房屋边界点集合Qi。在集合Qi中，依次对每个点执行RANSAC算法，得到房屋角点集合和房屋边界点集合。根据房屋角点集合、数字高程模型和原始点云，提取房屋属性。

本发明授权一种建筑密集场景房屋点云分割及属性提取方法在权利要求书中公布了：1.一种建筑密集场景房屋点云分割及属性提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将原始点云进行分类，分出地面和建筑物点云； 2利用地面点云构建数字高程模型，计算建筑物点云的法向量； 3利用法向量特征从建筑物点云中筛选出房屋立面点云数据； 4将房屋立面点云数据投影至XOY平面，成为XOY平面中离散的点，每个离散的点的坐标用xi，yi表示； 5采用DBSCAN算法将XOY平面中离散的点进行粗分割，形成独立的簇； 6计算每个簇的房屋边界点； 7随机选取一个簇，选择这个簇中的横坐标最小且纵坐标最小的点、横坐标最小且纵坐标最大的点、横坐标最大且纵坐标最小的点和横坐标最大且纵坐标最大的点中的一个作为必选点； 使用RANSAC算法进行房屋边界的直线检测，通过必选点随机确定一条直线y1，若其他房屋边界点距离直线y1的垂直距离在设定范围内且距离直线y1的垂直距离在设定范围内的其他房屋边界点个数≥设定的个数阈值，则表示检测出房屋边界，距离直线y1的垂直距离在设定范围内的其他房屋边界点归类属于房屋边界点集合Q1； 再次通过必选点随机确定一条直线y2，若其他房屋边界点距离直线y2的垂直距离在设定范围内且距离直线y2的垂直距离在设定范围内的其他房屋边界点个数≥设定的个数阈值，则表示检测出房屋边界，直线y1和直线y2不重合，距离直线y2的垂直距离在设定范围内的其他房屋边界点归类属于房屋边界点集合Q2，将必选点用J2表示并写入房屋角点集合J＝{J2，J3……Jn}； 若检测出的属于同一条直线上的其他房屋边界点个数小于设定的个数阈值，则判定为不是房屋边界； 8设定i的初值为2； 9按照房屋边界点集合Qi中的房屋边界点距离房屋角点集合J中Ji点的距离由近到远对房屋边界点集合Qi中的房屋边界点排序，利用RANSAC算法依次对排序后的房屋边界点集合Qi中的房屋边界点进行直线检测； 通过房屋边界点集合Qi中的房屋边界点随机确定一条直线ym，m＝i+1，若其他房屋边界点距离直线ym在设定范围内且其他房屋边界点个数≥设定的个数阈值，则表示检测出房屋边界，其他房屋边界点和该房屋边界点集合Qi中的房屋边界点归类属于房屋边界点集合Qm； 既属于房屋边界点集合Qi又属于房屋边界点集合Qm的房屋边界点设定为新的房角点Jm，并将房角点Jm写入房屋角点集合J； 10若检测出的直线ym与直线y1重合，则停止直线检测； 若检测出的直线ym与直线y1不重合，则i数值增加1； 11根据房屋角点集合J、数字高程模型和建筑点云，提取房屋面积、房屋层数和房屋高度属性； 剔除直线检测出的房屋角点集合J所构成范围内的房屋立面点云，执行步骤9。

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