三维激光扫描点云典型场景可见性分析方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究动机 | 第17-21页 |
| 1.2 研究目标 | 第21-23页 |
| 1.3 论文结构 | 第23-25页 |
| 第二章 研究现状分析 | 第25-36页 |
| 2.1 三维点云场景可见性分析技术 | 第25-28页 |
| 2.1.1 点云场景可见性分析 | 第25-26页 |
| 2.1.2 采光遮挡的自动化分析 | 第26-27页 |
| 2.1.3 交通标志牌可见性分析 | 第27-28页 |
| 2.2 三维点云处理技术 | 第28-34页 |
| 2.2.1 点云植被检测方法 | 第29-31页 |
| 2.2.2 点云日照遮挡分析方法 | 第31-32页 |
| 2.2.3 点云交通标识牌检测方法 | 第32-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 点云植冠快速提取方法 | 第36-53页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 算法描述 | 第36-43页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第43-51页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第43-45页 |
| 3.3.2 参数分析 | 第45-46页 |
| 3.3.3 时间分析 | 第46-49页 |
| 3.3.4 性能分析 | 第49-51页 |
| 3.4 本章小节 | 第51-53页 |
| 第四章 兼顾植被目标的日照遮挡分析方法 | 第53-81页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 算法描述 | 第54-69页 |
| 4.2.1 感兴趣区域点集提取 | 第55-58页 |
| 4.2.2 基点计算及偏差控制 | 第58-61页 |
| 4.2.3 点云场景太阳定位 | 第61-63页 |
| 4.2.4 点云场景斜面修正 | 第63-64页 |
| 4.2.5 遮挡分析和阴影绘制 | 第64-66页 |
| 4.2.6 日照辐射模型计算 | 第66-67页 |
| 4.2.7 验证方法 | 第67-69页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第69-80页 |
| 4.3.1 实验设计与实施 | 第69-70页 |
| 4.3.2 参数分析 | 第70-72页 |
| 4.3.3 定量结果与对比 | 第72-75页 |
| 4.3.4 应用 | 第75-80页 |
| 4.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 植被遮挡交通标志牌检测方法 | 第81-109页 |
| 5.1 引言 | 第81-82页 |
| 5.2 算法描述 | 第82-93页 |
| 5.2.1 交通标志牌检测 | 第82-87页 |
| 5.2.2 观测规划 | 第87-89页 |
| 5.2.3 交通标志牌遮挡检测 | 第89-92页 |
| 5.2.4 交通标志牌遮挡分析 | 第92-93页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第93-107页 |
| 5.3.1 实验数据简介 | 第93-96页 |
| 5.3.2 实验参数及运算时间 | 第96-97页 |
| 5.3.3 交通标志牌提取结果与分析 | 第97-99页 |
| 5.3.4 观测规划结果与分析 | 第99-100页 |
| 5.3.5 遮挡检测分析结果与分析 | 第100-107页 |
| 5.4 本章小结 | 第107-109页 |
| 第六章 总结与展望 | 第109-114页 |
| 6.1 结论 | 第109-111页 |
| 6.2 主要创新点 | 第111页 |
| 6.3 未来的工作 | 第111-114页 |
| 致谢 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-129页 |
| 附录: 攻读博士学位期间取得的学术成果 | 第129-130页 |
