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基于点云的建筑表面损伤三维重建与信息集成研究

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基于点云的建筑表面损伤三维重建与信息集成研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景及价值第9-10页
    1.1.1 研究背景第9-10页
    1.1.2 研究价值第10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 三维扫描技术研究现状第10-11页
    1.2.2 深度图像技术研究现状第11-12页
    1.2.3 项目运营信息集成管理研究现状第12-13页
    1.2.4 本体研究现状第13-14页
    1.2.5 案例推理研究现状第14-15页
    1.2.6 现有研究评述第15页
  1.3 研究内容与技术路线第15-16页
    1.3.1 研究内容第15页
    1.3.2 技术路线第15-16页
  1.4 本章小结第16-17页
第二章 基本概念及相关理论第17-21页
  2.1 集成管理基本理论第17页
  2.2 点云重建原理第17-18页
  2.3 本体(ONTOLOGY)理论概述第18-19页
    2.3.1 本体的定义第18页
    2.3.2 本体描述语言(RDF)第18-19页
    2.3.3 本体的应用第19页
  2.4 案例推理概述(CBR)第19-20页
  2.5 本章小结第20-21页
第三章 建筑物损伤领域本体的构建方法第21-35页
  3.1 损伤信息分析及分类第21-24页
    3.1.1 损伤信息分析第21-23页
    3.1.2 损伤信息分类第23-24页
  3.2 损伤信息库标准化采集样例第24-25页
  3.3 损伤领域本体构建及图形化检索第25-31页
    3.3.1 损伤领域本体构建第25-29页
    3.3.2 损伤信息属性图形化检索第29-31页
  3.4 BIM环境下损伤背景信息提取第31-33页
  3.5 本章小结第33-35页
第四章 基于点云的建筑物表面损伤三维重建和属性提取第35-45页
  4.1 点云数据获取流程及坐标转换第35-38页
    4.1.1 通过红外线传感器的损伤点云获取第35页
    4.1.2 通过图像的损伤点云获取及三维重建第35-36页
    4.1.3 点云坐标转换第36-37页
    4.1.4 图像坐标的转换第37-38页
  4.2 算法流程与实现第38-41页
    4.2.1 点云数据预处理第39页
    4.2.2 基于RANSAC改进算法的平面特征提取第39-41页
    4.2.3 损伤信息的几何属性计算第41页
  4.3 实例分析第41-43页
    4.3.1 GIS环境下的三维重建第41-42页
    4.3.2 点云图形特征提取第42-43页
    4.3.3 精度检验第43页
  4.4 本章小结第43-45页
第五章 基于本体的损伤案例库构建和案例推理第45-61页
  5.1 基于损伤领域本体的损伤案例库构建第45-48页
  5.2 基于SPARQL的损伤案例库的检索第48-50页
  5.3 基于损伤领域本体的案例推理架构第50-56页
    5.3.1 案例推理检索流程设计第50-53页
    5.3.2 损伤案例特征属性权重值计算第53-55页
    5.3.3 损伤案例相似度计算第55-56页
  5.4 基于MYCBR的损伤案例推理应用第56-59页
  5.5 本章小结第59-61页
第六章 建筑物损伤信息集成管理系统设计第61-67页
  6.1 损伤信息集成管理系统功能需求分析第61页
  6.2 损伤信息集成管理应用框架第61-63页
    6.2.1 损伤信息集成管理系统功能框架设计第61-63页
    6.2.2 损伤信息集成管理应用流程第63页
  6.3 损伤信息集成管理系统功能模块设计第63-66页
    6.3.1 集成管理系统总体设计第63-64页
    6.3.2 损伤案例推理模块第64-65页
    6.3.3 基础信息库管理模块第65页
    6.3.4 大修/技改维护管理模块第65-66页
    6.3.5 维保与报废管理模块第66页
    6.3.6 系统管理模块第66页
  6.4 本章小结第66-67页
第七章 结论与展望第67-69页
  7.1 主要结论第67页
  7.2 创新点第67页
  7.3 研究不足与展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-75页
附录第75-76页

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