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基于语义建模框架的机载LiDAR点云建筑物三维重建技术研究
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基于语义建模框架的机载LiDAR点云建筑物三维重建技术研究
论文目录
摘要
第1-10页
Abstract
第10-13页
第1章 绪论
第13-27页
1.1 研究背景和意义
第13-15页
1.2 国内外研究现状
第15-24页
1.2.1 数据驱动方法的研究现状及趋势
第15-20页
1.2.2 模型驱动方法的研究现状和趋势
第20-22页
1.2.3 基于先验知识的三维重建现状和趋势
第22-24页
1.3 研究目标和内容
第24-26页
1.3.1 研究目标
第24页
1.3.2 研究内容
第24-26页
1.4 本文组织结构
第26-27页
第2章 建筑物语义三维建模框架研究
第27-37页
2.1 相关研究
第27-28页
2.2 三维语义建模框架的分析和设计
第28-35页
2.2.1 场景分析
第28-31页
2.2.2 框架总体设计
第31-32页
2.2.3 可扩展的建筑建模语言XBML
第32-34页
2.2.4 建筑组件库设计
第34-35页
2.3 基于语义建模框架的自动化三维重建流程
第35-36页
2.4 本章小结
第36-37页
第3章 基于点云的建筑物语义信息提取
第37-66页
3.1 相关研究
第37-39页
3.2 点云预处理
第39-40页
3.2.1 点云降采样处理
第39页
3.2.2 地面剔除处理
第39-40页
3.3 建筑语义特征识别
第40-65页
3.3.1 屋顶和立面
第41-42页
3.3.2 屋顶轮廓线提取
第42-48页
3.3.3 坡屋顶拓扑图提取
第48-54页
3.3.4 屋顶细部结构
第54-58页
3.3.5 楼层结构
第58-61页
3.3.6 门窗结构
第61-65页
3.4 本章小结
第65-66页
第4章 基于语义信息的建筑物三维重建
第66-76页
4.1 语义信息转换
第66-71页
4.1.1 语义信息层次结构存储
第66-70页
4.1.2 数据库与XBML映射
第70-71页
4.2 XBML解析器的设计
第71-75页
4.2.1 元素和一般属性的解析
第72页
4.2.2 父元素与子元素的解析
第72-73页
4.2.3 附加属性的解析
第73-74页
4.2.4 类型的转换
第74-75页
4.3 本章小结
第75-76页
第5章 实验与分析
第76-90页
5.1 实验数据与平台
第76-77页
5.2 语义建模框架建模实验
第77-80页
5.3 建筑物语义三维重建实验
第80-89页
5.3.1 单体建筑重建实验
第80-82页
5.3.2 模型的编辑修改实验
第82-83页
5.3.3 模型精度评估
第83-85页
5.3.4 语义特征识别准确率评估
第85-88页
5.3.5 大范围重建实验
第88-89页
5.4 本章小结
第89-90页
第6章 结论与展望
第90-94页
6.1 研究工作总结
第90-91页
6.2 论文的创新点
第91-92页
6.3 研究展望
第92-94页
参考文献
第94-103页
攻博期间发表的与学位论文相关的科研成果目录
第103-104页
致谢
第104页
本篇论文共
104
页,
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。
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