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应用3DXML管理三维建筑物LOD模型 总被引：1，自引：0，他引：1
随着三维城市的建设,数据内容将日益增加,数据量不断加大,多细节层次技术、模型简化技术和数据存储管理技术日益显示出其应用的重要性。因此,本文分析了有关虚拟场景中建筑物模型多细节层次技术的层级划分和生成实现方式。从而进一步探讨了实现细节层次模型所需的建筑物模型简化方法,以及应用一种基于XML的3D图形标准的3DXML实现对城市三维建筑物模型LOD信息的管理。 相似文献
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基于切割环分解的三维建筑物细节层次模型构造 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于切割环分解的建筑物LOD（细节层次）模型的自动生成方法,该方法首先通过二面角操作算子识别建筑模型中的切割环,然后通过切割环将建筑物模型迭代分割成建筑主体和一系列细部特征,并将分割的结果存储在一棵构造实体几何树（CSG tree）中,最后对特征部件按重要性进行等级划分,同时进行简化处理。试验结果表明该方法具有较高的计算效率,能有效减少模型表面的细节和较好保持模型的结构特征。 相似文献
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针对传统特征提取算法的结果存在交叉紊乱、不连续、缺少拓扑关系等问题，本文提出了基于Morse理论的建筑物点云特征提取算法。首先定义三维表面模型上顶点的Morse函数指标；然后采用邻点比较法自动提取特征点；最后针对Morse-Smale复形的对偶性在建筑物拓扑特征中已无实际意义的问题，提出了单复形拓扑模型的提取与简化算法。试验结果表明，该算法能够获得清晰、连续、完整的建筑物特征线，实现对建筑物模型表面的完全分割；简化算法在保证建筑物特征线拓扑一致性的前提下，可以获取不同层次的建筑物拓扑特征，为建筑物模型的重建与可视化提供了保障。 相似文献
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基于平面欧几里得图和抽象胞腔复形理论,提出了街道网矢量数据的渐进式表达模型.引用抽象算子和还原算子定义了街道删除算子和街道还原算子,基于这些算子建立的街道网矢量数据的渐进式表达模型具有隐式的拓扑关系一致性.该模型表明,不同表达间的变化量的累积是有顺序的,生成这些变化量的变化算子的执行也是有顺序的.在渐进式表达模型的框架下,提出了基于有序综合树结构的街道网渐进式综合算法,将地图综合知识融入特定的数据结构,实现了街道网智能化综合. 相似文献
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提出了一种基于体技术的改进的三维复杂建筑物模型多分辨率表达方法。该方法首先将原始表面模型转化为体元表达,并存储在一棵八叉树中;然后基于二次误差度量对八叉树体元进行聚类简化,生成不同分辨率的体元简化模型;最后从多分辨率体元模型中提取等值面,并利用法向量重建原始模型的特征,得到所需的LOD模型。实验结果表明,该方法计算量小,生成的LOD模型能有效保持原始建筑物的主要结构特征。 相似文献
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随着三维激光点云数据获取能力的提升，基于三维激光点云进行建筑物模型重建与立面测绘成为工程应用中常用的方法。三维激光点云数据能够体现建筑物丰富和直观的细节信息，然而海量数据处理给建筑物模型构建带来了极大挑战。本文通过对建筑物的三维激光点云数据进行横切得到建筑物轮廓点，并采用基于遗传算法的TSP算法对轮廓点进行处理以获取建筑物各立面的方程系数，最终实现建筑物模型的构建和获取详细的建筑物立面数据。试验结果表明，此方法可以较好地实现LOD1级建筑物模型的构建，进而为更高（LOD3）级别的建筑物模型构建提供依据。 相似文献
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从电子地图多尺度显示角度出发,提出了基于LOD的选取模型。在选取模型中将显示比例尺和地图比例尺的比值作为LOD算子,总结了LOD算子设置的3个层次,以及分类、分级、要素和空间几何特征等LOD算子的设置规则。 相似文献
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基于语义的多细节层次3维房产模型 总被引：5，自引：2，他引：3
针对2维房产管理中的产权重叠、表达不完全和建筑物室内外一体化管理难题,在综合分析3维房产数据的对象类型及其应用特性的基础上,从概念层次提出了一种基于语义的多细节层次3维房产模型。该模型通过空间与产权的语义描述,对3维房产管理对象间的多细节层次关系进行一体化表达,特别是实现了对建筑物内部的房产空间关系表达,有利于明晰内部空间(户)的产权划分及各房产对象间的产权关联,为建立产权明晰与室内外综合管理的真3维房产应用提供了理论依据。 相似文献
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针对现有三维点云数据分割分类方法存在分类目标内部不一致的问题,提出一种超体素随机森林与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)联合优化的室内点云高精度分类方法。该方法根据超体素结构具备内部特征一致性的特点,对原始点云进行超体素划分,并以超体素为基本单元进行多元特征计算,搭建室内点云超体素随机森林分类模型,实现点云数据的粗分类。在此基础上,引入LSTM对粗分类的超体素邻域连接关系进行神经网络模型训练与预测,实现超体素粗分类结果的优化。基于开放数据集对所提分类方法进行有效性和精度验证,结果显示,该方法在公开数据集中对13类要素的分类精度可达到83.2%;与经典的深度学习框架相比,该方法在小样本训练时可以达到更优的分类精度。 相似文献
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Automatic conversion of IFC datasets to geometrically and semantically correct CityGML LOD3 buildings 总被引：1，自引：0，他引：1 
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下载免费PDF全文 Although the international standard CityGML has five levels of detail (LODs), the vast majority of available models are the coarse ones (up to LOD2, i.e. block‐shaped buildings with roofs). LOD3 and LOD4 models, which contain architectural details such as balconies, windows and rooms, rarely exist because, unlike coarser LODs, their construction requires several datasets that must be acquired with different technologies, and often extensive manual work is needed. In this article we investigate an alternative to obtaining CityGML LOD3 models: the automatic conversion from already existing architectural models (stored in the IFC format). Existing conversion algorithms mostly focus on the semantic mappings and convert all the geometries, which yields CityGML models having poor usability in practice (spatial analysis, for instance, is not possible). We present a conversion algorithm that accurately applies the correct semantics from IFC models and that constructs valid CityGML LOD3 buildings by performing a series of geometric operations in 3D. We have implemented our algorithm and we demonstrate its effectiveness with several real‐world datasets. We also propose specific improvements to both standards to foster their integration in the future. 相似文献
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面向实景三维建设的广阔需求,提出了一种新型无人机摄影测量技术,即优视摄影测量。分析说明了优视摄影测量的技术原理,以多种方式获取的三维概略模型为规划依据,结合立体观测采样和可观测性约束分析生成和优选出航摄视角,进而形成对应的航摄路径; 针对大测区应用与无人机作业能力有限的矛盾,以航线划分的方式从精细规划端给出了多无人机协同施测的解决方案;以实景三维青岛建设中的城市核心区为测试场景,实现了面向大范围复杂城市场景的优视航测多机协同实景三维数据采集实施验证, 分别进行了分区块及全区整体的实景三维重建,并与专业化倾斜航测系统生成的实景模型进行对比分析。结果表明,优视摄影测量技术模式下生成实景三维模型的精细度具有显著提升。在保证高质量输出的前提下,该技术模式可驱动轻小型航摄设备实现较大范围复杂区域的实景三维数据采集,并通过协同施测提高作业效率。以优视摄影测量为技术内核,可进一步延展为面向多方向、多领域的泛在实景三维数据采集技术应用模式。 相似文献
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在重力聚焦反演基础上提出多尺度源网聚焦反演算法.首先,对源网进行粗网格剖分,用共轭梯度法求解粗网格源网模型的聚焦解,直到拟合差下降至设定的数值;然后,将粗网格得到的密度映射到细网格;最后,以细网格模型为初始模型,进一步迭代直到拟合差下降至符合反演要求.模型试验结果显示,相比于固定源网反演,多尺度源网聚焦反演迭代的总耗时... 相似文献
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针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题,提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子,并将其引入简单线性迭代聚类算法,对遥感影像进行初始分割,减小了噪音影响,同时增强算法对弱边缘的敏感度和分割准确性;然后采用双变异蝴蝶优化的支持向量机合并同质超像素块,以简单线性迭代聚类算法和低维纹理特征算子得到的综合特征作为输入,得到最终分割图像。利用2组高分辨率遥感影像进行分割实验,并与当下流行的卷积神经网络进行对比,实验结果表明,所提算法相较于传统算法对弱边缘有更好的分割效果,数据一的边界回归率(boundary recall,BR)值较对比算法平均提高了1.9%,Kappa系数平均提高了0.036;数据二的BR值较对比算法平均提高了2.33%,Kappa系数平均提高了0.027。对比实验证明了所提算法相较于卷积神经网络有更好的泛化性。 相似文献
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点云具有数据量大、无拓扑结构等特点,现有的深度学习语义分割模型难以充分挖掘大范围邻域内点云中所隐藏的几何特征。由此提出了一种基于空洞邻域并结合角度等几何特征作为模型输入的点云语义分割模型。首先,在局部邻域构建过程中,将图像处理的空洞卷积操作扩展至点云,建立空洞邻域结构,以扩大感受野;然后,在特征提取过程中,将中心点与邻域点之间相对坐标、距离、角度等基本几何特征作为模型输入,最大程度挖掘邻域内的几何特征;最后,基于所提邻域结构与特征提取算法构建了点云语义分割模型。采用Semantic3D数据集进行实验验证,结果表明, 所提模型分割效果优于对比的点云语义分割算法,空洞邻域与局部几何输入特征能够有效改善点云语义模型的性能。 相似文献
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建筑物规模及其分布是衡量一个地区经济社会发展状况的关键指标,因此研究基于遥感影像的建筑物提取具有重要意义。现有神经网络方法在建筑物提取的完整度、边缘精确度等方面仍存在不足,由此提出一种基于高分遥感影像的多层次特征融合网络(multi-level feature fusion network,MFFNet)。首先,利用边缘检测算子提升网络对建筑物边界的识别能力,同时借助多路径卷积融合模块多个维度提取建筑物特征,并引入大感受野卷积模块解决感受野大小对特征提取的限制问题;然后,对提取的特征进行融合,利用卷积注意力模块进行压缩,经金字塔池化进一步挖掘全局特征,从而实现建筑物的高精度提取。并与当前主流的UNet、PSPNet（pyramid scene parsing network）、多路径特征融合网络(multi attending path neural network, MAPNet)和MDNNet（multiscale-feature fusion deep neural networks with dilated convolution）方法进行对比,使用亚米级的武汉大学航空影像数据集、卫星数据集II（东亚）与Inria航空影像数据集作为实验数据进行测试, 结果发现,所提方法提取出的建筑物更为完整,边界更加精确。 相似文献