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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,点击这进入下载页面
 
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