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
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-12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 |
