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BIM的发展为数字城市三维模型提供了更加精确的数据来源,现有研究主要关注BIM空间实体模型向三维表面模型转换,缺少建筑语义信息映射及整体集成方案研究。本文以构成建筑骨架的主要空间构件为研究对象,在参考IFC标准基础上,结合数字城市应用特点设计了具有空间语义一致性的建筑构件信息模型BCM,在此基础上提出建筑信息模型和三维数字城市集成方案。首先,基于CAD图纸开展BIM模型交互式构建,然后,通过空间和语义信息映射将其转换为BCM,并基于ArcGIS Geodatabase建立建筑构件信息库,在三维数字城市场景开展建筑构件信息的集成应用。该方案可实现建筑构件信息与三维数字城市的大规模集成,对推动数字城市向智慧城市发展,进一步开展建筑内外模型集成展示、建筑节能分析、内部设施管理等具有重要价值。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(5)
针对目前从三维激光扫描点云中进行古建筑木构件分割较难的现状,提出一种对古建筑点云数据进行精确、快速语义分割的新算法。该算法首先对点云进行去噪处理;然后利用古建筑结构特性定义与柱构件相交且垂直于坐标系竖轴的一个截面并提取截面点云;接着利用点云欧氏聚类的方法从截面点云数据中提取对应于柱构件的点云并估计柱构件参数,进而基于罗德里格旋转矩阵将古建筑点云数据自动转正,使点云三维坐标系的竖轴严格垂直于地面;最后基于模型拟合的方法分割出柱构件点云,并利用古建筑几何结构、尺寸等信息采用基于包围盒的方法对其他木构件(如梁、枋等)进行分割。为了验证算法的稳健性与可行性,选取亭子类古建筑点云数据进行实验与分析。结果表明,该算法具有一定的可行性与稳健性,为古建筑点云的自动语义分割提供了思路与方法。 相似文献
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针对传统建模方式在古城复原过程中存在偏离历史原貌以及建模工作繁杂冗余等问题,为最大程度上复原古城历史原貌,该文基于多种来源数据的协同处理,对古城三维信息进行有效的挖掘、整理和数字化,分析古城建筑特征,从古城建筑群中抽象出建筑局部构件,采用CityEngine规则建模的方式,构建出古城构件规则模型库,通过对模型库中各构件的调用与拼接,实现大场景下的批量三维建模工作.该文以赣州古宋城为例,运用此方法完成了古宋城的三维数字化重建,实验表明,该方法在真实还原大场景三维模型工作中具有显著优势. 相似文献
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针对现代城市建设审批工作中,建筑报建材料与原有设计规划信息不一致、建筑设计与规划管理脱节的问题,该文基于建筑信息模型技术设计实现了三维建筑报建核查系统。该系统通过建筑信息模型数据与三维GIS数据的无缝融合,建立了建筑信息模型语义特征与报建要素之间的映射关系,构建了面向不同需求层次的建筑报建审批模式与作业流程,较好地实现了基于三维GIS平台的三维建筑报建信息自动核查。实验结果表明,该系统支持下的报批审批流程能够充分利用实际业务的建筑信息模型设计数据,支撑建筑设计报建的相关业务工作,提升业务管理水平。 相似文献
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基于三维建筑空间表达,充分结合建筑防火专题语义信息,建立了面向建筑物内部空间划分与通达性分析的一体化语义描述,并结合防火部件层次的动态特征,发展面向室内火灾动态疏散过程的三维建筑信息模型,从而辅助火灾应急疏散的三维空间逃生分析。基于实验构建的三维建筑信息模型及其基于语义的动态联通网络,证明了其在室内火灾动态疏散中的特殊价值。 相似文献
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大型工程项目涉及的环节复杂、工序繁多,需要对工程进度进行有效控制。本研究利用3D GIS具有直观性和交互性等特点,通过与施工进度汇报数据的关联,利用动态仿真技术,实时生成最新的工程项目三维场景,为项目管理者了解项目施工进度、调整施工计划等提供了很好工具和手段。根据实际工程项目的工序划分,以及工程进度的动态性和进度维护的实时性,将工程项目细分至分项工程下的各种建筑构件,并建立构件库来存储构件的三维模型,提出了基于构件库的工程项目进度三维仿真方法。最后,以钦州港码头工程进度三维仿真应用为主要案例,介绍了该方法在实际工程项目中的应用。 相似文献
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倾斜三维实景模型以其高空间精度、高分辨率、真纹理的优势在各行各业尤其是数字城市的建设中应用广泛;BIM技术包含丰富的建筑信息,是建筑管理功能的集大成者。本文基于倾斜摄影测量技术,采用飞马D2000无人机获取测区影像并构建三维实景模型,采用飞马SLAM100手持激光扫描仪获取目标建筑的室内点云数据,并结合BIM技术构建室内BIM模型,选用易智瑞GeoScene Pro平台,实现模型的融合及室内外一体化场景的创建、模型属性查询及管理分析应用,以期为实景三维建设的相关应用提供借鉴。 相似文献
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针对城市设计存在的异构数据难以充分共享的问题,该文采用本体的方法和技术,按照空间布局、建筑形态、景观组织的数据组织方式构建城市设计本体模型,提出基于本体的城市设计数据集成应用方法:基于OWL实现城市设计数据语义信息共享,通过本体中间件技术实现异构设计数据和本体数据的映射,从而将多源本体数据片段集成为统一的城市设计语义视图。基于该方法开发的原型系统表明,该方法能够实现城市设计异构数据的一致理解和充分共享,促进设计成果在三维虚拟地理环境下的集成应用。 相似文献
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合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）是开展城市建筑区信息获取与动态监测的重要数据源。本文建立了一个面向深度学习建筑区提取的中高分辨率SAR建筑区数据集SARBuD1.0 （SAR BUilding Dataset）。该数据集包含了覆盖中国不同区域的27景高分三号（GF-3）精细模式SAR图像,并从中获取了建筑区共计60000个SAR样本数据,结合光学图像与专家解译,制作了与样本数据对应的标签图像。SARBuD1.0数据集包含了不同地形场景类型、不同分布类型、不同区域的建筑区。该数据集可支持研究者对建筑区进行图像特征分析、辅助图像理解,并可对当前热点深度学习方法提供训练、测试数据支持。本文以山区建筑为例,使用传统纹理特征与深度学习特征对建筑区进行了特征分析与比较,相比于传统的人工设计的纹理特征,卷积神经网络具有更深、更多的特征,利用网络模型浅层的不同卷积核采样可得到各种纹理特征,在网络的深层卷积结构中可获取代表着类别的深层语义特征,使得分类器能更好地检测并提取图像中指定的目标。基于本数据集利用深度学习方法对不同地形区域的建筑区进行提取实验。实验结果表明基于本数据集训练的深度学习模型,对建筑区提取可以取得良好的结果,说明该数据集可以很好支持面向大数据的深度学习方法。其他学者可以基于SARBuD1.0数据集开展建筑区图像特征分析与语义分割提取等方面的研究。 相似文献