基于空间关系约束的虚拟高速铁路场景建模研究

在虚拟地理空间中开展复杂科学实验和管理分析,是目前及未来发展的一个重要趋势。本文对高速铁路场景中的线路、地物和地形对象的关系进行了详细分析,提出了基于空间关系描述的虚拟高速铁路场景建模方法。通过XML标记语言对线路、地物和地形的空间关系进行统一描述,引导和规范场景建模过程中的模型点位计算和地形处理过程。详细讨论了虚拟高速铁路的场景建模流程、场景对象空间关系定义、模型点位计算方法以及地形处理方法,并选择案例区域进行试验。试验结果表明该方法能够有效地理清虚拟场景中各种对象间的关系,从而可以快速建设符合现实标准的、具有高度仿真感觉的虚拟高速铁路场景。     

基于无人机影像自动恢复三维场景系统数据库的设计与实现

无人机影像自动恢复三维场景所需的数据种类多、数据量大、结构复杂,如何高效一体化组织管理数据成为恢复三维场景系统的关键。从数据库的概念模型、逻辑模型和物理模型出发,开发一套高效的三维场景数据库管理系统,根据地物的特点对地物模型设置点位坐标和方位坐标,并设计出相应的数据存储表结构,有效解决地物模型自动精确置入地形模型的问题。最后通过海南省某条铁路线段数据进行验证,实验结果表明该数据库的有效性。     

数字城市3维景观仿真技术探讨

根据作者的具体实践指出了数字城市3维景观仿真具有信息交互性、分布性、实时浏览和景观再现以及景观真实性等功能特性，从数字城市3维景观仿真的数据获取、数据管理和数据处理以及地理实体到3维景观的转换等方面分析了实现数字城市3维景观仿真的技术思路，并对数字城市3维景观仿真建立工程中的一些关键技术，如景观背景变换、3维对象信息查询、天气效果的实现以及地形构建等进行了探讨。     

顾及空间上下文关系的JointBoost点云分类及特征降维

随着激光雷达技术的发展及广泛应用,点云数据的分类及理解成为了目前一个研究热点。本文研究了较复杂的电力线路走廊场景的点云自动分类方法,目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等。本文首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征,并利用JointBoost实现地物分类;同时,考虑到点云数据量大,其分类速度较慢,本文结合地物空间上的相互关联关系,提出了一种序列化的点云分类及特征降维方法。该方法在保证分类精度的前提下,使分类所需特征维数降低,缩短了分类所需时间。实际的电力线路走廊的激光扫描点云数据分类实验证明本文研究的分类方法的有效性。     

Spatial‐Scene Similarity Queries

Assessing spatial scenes for similarity is difficult from a cognitive and computational perspective. Solutions to spatial‐scene similarity assessments are sensible only if corresponding elements in the compared scenes are identified correctly. This matching process becomes increasingly complex and error‐prone for large spatial scenes as it is questionable how to choose one set of associations over another or how to account quantitatively for unmatched elements. We develop a comprehensive methodology for similarity queries over spatial scenes that incorporates cognitively motivated approaches about scene comparisons, together with explicit domain knowledge about spatial objects and their relations for the relaxation of spatial query constraints. Along with a sound graph‐theoretical methodology, this approach provides the foundation for plausible reasoning about spatial‐scene similarity queries.     

顾及地物类别的倾斜摄影三维模型简化方法

基于倾斜摄影测量的三维建模已成为城市级实景三维建设的发展趋势。在城市三维模型中,由于植被表面不平整,需要用大量的三角面来刻画,但这并不是实景三维数据记录和表达的重点,并且大量的数据会给模型展示和应用带来很大的困难。因此,本文提出了一种顾及地物类别的倾斜摄影三维模型简化方法。首先,计算三维模型的纹理信息和几何信息,结合马尔可夫随机场(MRF)顾及空间一致性的优点提取植被;然后,采用二次误差测度(QEM)算法简化特定的植被区域;最后,对简化后的白膜模型进行纹理重映射。试验结果表明,本文方法能够准确提取并有效简化植被区域,纹理重映射的结果在外观上也与原始模型相差无几,取得了预期的良好效果。     

基于图像语义分割的动态场景下的单目SLAM算法

在恢复场景信息和相机运动时，传统的SLAM算法是基于静态环境假设的。场景中的动态物体会降低算法的稳健性和最终的定位精度。本文提出将基于深度学习的图像语义分割技术与传统的视觉SLAM算法结合，以减少动态物体对定位结果的干扰。首先，构建有监督的卷积神经网络对输入图像中的动态物体进行分割，获得语义图像；然后，从原始图像中提取特征点，并根据语义图像剔除动态物体特征点，保留静态物体特征点；最后，利用静态物体特征点采用基于特征点的单目视觉SLAM算法对相机运动进行跟踪。在ApolloScape自动驾驶数据集上的试验表明，与传统方法相比，本文算法在动态场景中定位精度提升约17%。     

面向室内场景点云的对象重建

针对当前逆向工程中对象提取及模型重建效率较低的问题,提出了一种面向室内场景点云的对象重建方法。首先构建直通滤波器,采用改进的RANSAC算法剔除非对象点云,然后根据欧氏聚类提取算法分割出各个对象点云,最后基于α-shape理论批量重建出对象模型。试验结果表明,该方法能够从散乱的室内场景点云中快速、自动地重建出代表真实对象的三维模型,具有较高的实用价值。     

基于倾斜摄影的实景三维单体化模型构建方法

倾斜摄影实景三维模型是由连续的三角网通过纹理贴图组成,模型上各地理要素具有“一张皮”的特点。针对无法管理与编辑模型上各地理对象的问题,本文提出了基于倾斜摄影实景模型进行单体化建模的技术方法。首先,利用倾斜航空摄影技术,探讨了基于Street Factory实景三维模型全自动构建方法;然后,以生成的实景三维模型为基础,利用倾斜摄影实景模型单体化建模方法,完成了地理对象单体化模型与属性数据库的搭建。本文以土默特右旗城区为试验区,通过对空三加密的精度分析,有效验证了本文实景三维模型的构建精度,为模型中地理对象属性的查询、管理和应用提供了方便,有效扩大了模型数据的应用领域,对内蒙古智慧城市建设具有一定的参考价值。     

实景三维多源数据场景融合北大核心CSCD

在城市级实景三维建设中,对多来源、多尺度实景三维数据进行场景融合,能够进一步完善实景三维场景细节表达,提高城市级实景三维场景的完整性,满足实景三维场景局部更新机制要求。本文针对海量、异构、多尺度实景三维融合技术方法开展了相关研究,探索并改进了多源实景三维数据的空间精度匹配与数据接边的方法,结合实景三维数据成果的标准化、轻量化处理方法,提升了实景三维场景调度显示效率,进一步扩大了实景三维融合成果的应用领域。     

一种三维实景建模技术的应用研究

在众多三维实景建模的研究中,分析建模方法、效果以及应用的较多;而分析数据采集方法和建模效率的较少。基于Agisoft PhotoScan建模软件在建设领域的具体应用案例,分析研究了提升三维实景建模技术数据获取与建模效率的方法,为三维实景建模技术的应用得出了一些有益结论。     

三维GIS场景与多路视频融合的对象快速确定法

虚实融合技术是视频增强三维虚拟地理场景的关键环节之一,对提高真实沉浸式视觉体验具有重要作用。现有基于视频投影的虚实融合方法,在三维场景动态更新时,通常需要对用户视角下新场景内所有渲染对象进行遍历,来筛选出摄像头范围内需融合的对象,导致融合过程耗时长、效率不高。本文提出一种顾及拓扑关系的多路视频与三维GIS场景融合的对象快速确定方法。首先对三维场景视锥体内视频对象集渲染对象动态建立拓扑网络模型;然后基于拓扑网络模型建立视频与渲染对象的拓扑关系,完成融合对象的快速确定及融合渲染;最后利用滕州市三维场景进行了验证。试验结果表明,本文提出的方法在视频与三维GIS场景融合时,整体耗时少、效率高,极大地降低了融合的计算代价,具有良好的可行性及稳健性。     

基于规则的数字校园三维场景建模方法研究

从三维建模所需数据的获取到地形、地物模型的构建等方面进行探讨,研究了系统三维GIS场景的建立方法,并且,选取XX地区作为研究区域,包括数据的获取及处理、地物与地形的匹配,然后基于规则对三维场景进行建筑物、道路、操场、树木等模型构建并导出到Geodatabase数据库中。基于规则的三维场景建模方法适用于大面积相似建筑物的模型构建,并且大大地提高了其建模效率。     

基于Cesium的铁路线路三维场景空间信息服务

随着我国铁路信息化建设的不断推进,三维GIS和网络GIS在铁路领域中的应用逐渐深化。本文针对铁路线路三维场景空间信息服务,提出了基于三维开源引擎Cesium的铁路线路三维场景构建及网络应用方法,对Cesium架构与网络服务、线路三维地理环境构建、铁路工务基础设施工程组件三维模型构建进行了研究。为将铁路线路空间地理环境信息与铁路基础设施模型集成在Cesium三维引擎中,对铁路基础设施正向设计下的BIM模型进行了轻量化研究,实现了基于Cesium的网络化、跨平台、分布式铁路线路三维空间信息三维场景漫游、数据共享与功能服务。     

无人机实时视频与三维地理场景融合

针对无人机视频巡查时无法获取视频要素与周围场景地理要素的空间关系等问题,本文提出了一种无人机实时视频与三维地理场景融合方法。该方法通过设置路线站点获取无人机实时巡查视频,利用高分辨率倾斜摄影模型构建三维地理场景,将视频在三维地理场景中投影,构建视频投影参数规范和无人机数据传输模型,实现无人机实时视频与三维地理场景融合展示;对无人机实景融合的应用流程进行设计,并通过具体案例进行试验验证。试验结果表明,无人机实景融合具有良好的表达效果,视频与三维地理场景融合度高且视频画面变形较小。该方法将无人机视频应用扩展至三维空间,为视频要素赋予了空间参考。     

基于City-3 D 3维城市场景的制作

随着“数字地球”、“数字城市”概念的不断深化，作为“数字城市”最基础、最关键的技术“3维城市场景的制作”已成为数字化测绘的新技术亮点；本文在讲述3维城市场景制作的一般原则、方法和关键技术的基础上，着重讲解了在City-3D软件下制作城市3维场景的基本步骤和具体实施方案。     

基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别

露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响,对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展,基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能。本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题,将多标签学习策略和地理学第一定律相结合,提出一种基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别方法。为了区分露天煤矿区场景与其周边场景,设置了6类矿区标签和7类非矿区标签,对9768张场景子区域图像进行标注,构建多标签数据集,利用该数据集训练基于多标签学习的Inception-v3模型。场景识别时,首先将一幅覆盖研究区的遥感影像划分为相同大小的子区域并进行多标签分类;然后对含有矿区标签的子区域,利用地理学第一定律对其矿区标签的相关性和完整性进行判定,识别出属于露天煤矿区场景的子区域。胜利西露天煤矿区识别实验结果表明：该方法提取的结果最接近真值,显著高于单标签学习的识别精度;其子区域多标签分类F1分数达到0.857,与单标签学习中性能最好的ResNet50模型相比,提高了8个百分点。本文提出的方法能够自动提取子区域内多类标签的有效特征,提高露天煤矿区场景识别的精度,其识别结果可为露天矿区开采管理提供数据支撑。