| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 激光雷达系统研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 车载激光雷达系统研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.3 车载激光雷达建筑物建模技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 现今存在问题 | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 车载激光雷达系统及建筑物建模方法 | 第15-25页 |
| 2.1 车载激光雷达系统组成 | 第15-16页 |
| 2.2 车载激光雷达对地坐标解算方法 | 第16-18页 |
| 2.3 车载激光雷达点云数据 | 第18-21页 |
| 2.4 基于激光雷达的建筑物建模方法 | 第21-24页 |
| 2.4.1 基于机载激光雷达的建筑物建模方法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于地面固定激光雷达的建筑物建模方法 | 第23-24页 |
| 2.4.3 基于车载激光雷达的建筑物建模方法 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 车载激光雷达点云数据预处理 | 第25-38页 |
| 3.1 常用车载激光雷达点云数据滤波方法 | 第25-26页 |
| 3.2 基于坡度差值的车载激光雷达点云数据滤波方法 | 第26-32页 |
| 3.2.1 城市街区点云分布特点 | 第26-27页 |
| 3.2.2 点云除燥 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于坡度差值的点云分类 | 第28-30页 |
| 3.2.4 小线段点集合分类处理 | 第30-31页 |
| 3.2.5 结果优化 | 第31-32页 |
| 3.3 基于随机抽样算法的车载激光雷达建筑物点云立面分割 | 第32-37页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第32-33页 |
| 3.3.2 参数设定 | 第33-35页 |
| 3.3.3 面片拟合 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 建筑物立面轮廓特征提取及建筑物模型重建 | 第38-54页 |
| 4.1 建筑物立面外部轮廓提取 | 第38-46页 |
| 4.1.1 几何特征与语义描述 | 第38-39页 |
| 4.1.2 面片特征识别 | 第39-41页 |
| 4.1.3 基于语义识别的建筑物墙面轮廓提取方法 | 第41-42页 |
| 4.1.4 建筑物墙面轮廓提取改进方法 | 第42-46页 |
| 4.2 建筑物立面内部轮廓提取 | 第46-49页 |
| 4.3 建筑物建模 | 第49-52页 |
| 4.3.1 建筑物底部轮廓还原 | 第49-50页 |
| 4.3.2 面片拓扑关系 | 第50-51页 |
| 4.3.3 建筑物几何框架及模型重建 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 实验与分析 | 第54-68页 |
| 5.1 仪器介绍与数据获取 | 第54-56页 |
| 5.2 车载激光雷达点云数据滤波 | 第56-59页 |
| 5.2.1 点云数据滤波实验 | 第56-58页 |
| 5.2.2 实验总结与分析 | 第58-59页 |
| 5.3 建筑物立面点云分割 | 第59-61页 |
| 5.3.1 建筑物立面点云分割实验 | 第59-60页 |
| 5.3.2 实验总结与分析 | 第60-61页 |
| 5.4 建筑物轮廓特征提取 | 第61-63页 |
| 5.4.1 建筑物外部轮廓提取实验 | 第61-62页 |
| 5.4.2 建筑物内部轮廓特征提取实验 | 第62-63页 |
| 5.4.3 实验总结与分析 | 第63页 |
| 5.5 建筑物模型重建 | 第63-67页 |
| 5.5.1 建筑物底部轮廓还原实验 | 第63-64页 |
| 5.5.2 建筑物建模实验 | 第64-66页 |
| 5.5.3 实验总结与分析 | 第66-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-72页 |