IndoorGML室内空间模型描述

室内空间数据模型的表达能力是影响室内位置服务的关键因素，在进行室内空间位置服务之前，需要建立能够表达室内空间复杂特征的模型。针对这一需求，本文提出了一种多元混合室内空间模型，该模型基于传统的对象特征模型、几何空间模型和符号空间模型，通过其表达的几何和拓扑特征的优化组合来实现，可充分表达室内位置和目标间的连通关系，满足室内位置服务需求。针对大量应用程序需要相同的数据模型进行导航分析和信息交换，本文提出了一种使用IndoorGML描述室内空间模型的方法，该方法可实现室内空间模型信息在各设备端的共享。以北京某大型商场为例，建立了多元混合空间模型并使用IndoorGML对其进行描述，最后通过两目标间路径分析证明本文方法的应用价值。     

基于空间语义的室内导航应用模型研究

室内导航是当前空间信息应用领域的一个热点问题,针对室内空间和室内导航应用需求的特点,提出了一种基于语义的室内空间导航模型。该模型以图论模型为理论基础进行空间的几何抽象和拓扑构建,在准确描述大型建筑室内拓扑关系的基础上,添加模型要素的属性信息以及属性与环境信息的语义关联约束,使模型可以根据出行者的具体需求或环境的变化,改变模型的属性信息,为精细化的导航服务提供基础。     

面向位置服务的室内空间数据模型研究

室内空间是当前位置服务的新领域,本文围绕位置服务中室内空间建模的全方位需求,比较分析了三类室内空间数据模型的优缺点与适用范围。在此基础上,探讨了一种基于面向对象的室内空间模型框架,集成了室内对象的几何、拓扑和语义信息,可为个性化、智能化位置服务提供数据支撑。     

一种基于体素的室内三维连通图自动生成算法

为了能快速计算室内导航路径,必须使用简单的数据结构表达室内复杂的路径导航信息,室内三维连通图就是一种较好的手段。但是传统的室内精细建模重在几何模型的构建和纹理数据采集,缺乏室内三维连通图的构建。针对广泛存在室内几何模型提出一种基于体素的室内三维连通图自动生成算法,对建筑物内部进行分割和填充,将室内空间划分为离散的导航空间,通过自动语义关联提取连通关系,最终生成室内空间三维连通图。     

一种顾及拓扑关系的室内三维模型组织和调度方法

针对室内空间三维导航、几何模型高质量渲染的需求与个人移动平台资源、计算能力有限之间的矛盾,在分析室内空间区域功能、明确室内单元类型的基础上,构建了能够表达室内空间各部分拓扑特征,且支持三维路径分析的室内空间网络拓扑关系模型,并在准确把握室内空间区域拓扑逻辑关系的前提下,探讨了顾及室内拓扑关系的空间分割和几何模型的组织和调度策略,以实现室内模型的动态遮断和剔除。实验结果表明,利用所提方法可以实现几何模型的实时遮断和剪裁,大幅度减少模型绘制的数量和数据量,提升数据传输和绘制的效率,为高逼真度的三维模型可视化绘制奠定了数据基础和保证。     

顾及步行习惯的室内导航网络及其生成算法

室内导航网络是实现室内路径规划和导航的基础。针对现有室内导航网络存在拓扑连通结构不合理、生成路径几何形态不自然等问题,本文依据人类长期以来形成的“抄近路”习性及“避碰”安全需求,提出了一种符合人行走习惯的室内导航网络及其自动生成算法。该导航网络将室内可通行空间划分为普通房间和走廊,普通房间内网络映射为房间结点与门结点的直线连接;形状复杂的走廊空间则依据空间尺度和凹凸性被细分为狭窄走廊空间和开阔走廊空间,狭窄走廊空间以中轴线作为路线,开阔走廊空间则将门结点和通道口结点连接形成完全图;最后将房门结点连接到走廊路线,形成完整室内导航网络。试验结果表明:该模型及其生成算法能够依据室内空间尺度对复杂通行空间进行合理分区,生成与空间特征一致的导航网络结构,使得规划生成的最短路径形态更符合人们的行走习惯。     

基于建筑平面图的室内空间拓扑模型自动生成算法

针对以建筑平面图为数据源构建室内导航模型时,建筑平面图缺少拓扑信息,尤其是缺少对房间、走廊等多边形对象拓扑描述的问题,本文提出了一种自动化构建室内空间拓扑模型的算法。该算法首先根据CAD建筑平面图的基本特征,将墙线抽象为弧段,门窗抽象为点,房间抽象为多边形;然后从起始墙线出发,将该墙线顺时针或逆时针遇到的第一条墙线作为目标房间或走廊的第一条边,依次类推,直至回到起始墙线,则完成一个房间或走廊的提取;重复上述过程,直到所有墙线均被标记两次,说明所有房间或走廊提取成功,完成墙线与房间、走廊之间的拓扑连接关系自动建立。门窗与房间之间的拓扑关系则是根据门窗与墙线的拓扑关系,推导出门窗与房间之间的拓扑关系。以某大学教学楼的建筑平面图为例进行试验,试验结果表明本文算法能够有效实现室内空间拓扑模型的自动生成。     

室内位置信息模型与智能位置服务

商业中心、交通枢纽、医院、停车场等复杂室内及地下空间的安全管理与应急响应对室内外无缝导航与位置服务的需求日益迫切,提出了一种室内位置信息模型,扩展了OGC标准CityGML和IndoorGML中的位置信息描述,提供了描述室内相对位置和室内绝对位置的本体,介绍了一种针对三维建筑物模型的室内空间自动提取方法,为智能位置服务奠定了重要基础。     

顾及拓扑的室内薄壁三维模型重建方法

针对当前室内三维重建没有同时顾及内、外拓扑和建筑部件语义的问题,该文提出了一种顾及拓扑的室内三维薄壁模型重建方法。该方法在已有的二维数据基础上,利用"推拉"操作,直接生成保留语义的室内薄壁三维拓扑数据模型,并通过实验进行了验证。结果表明,该方法生成的三维模型保留了墙、门、窗等建筑部件,并顾及了内、外拓扑,能够快速生成室内薄壁三维模型,为室内导航、室内应急等应用提供了模型基础和方法借鉴。     

室内地图空间数据矢量化采集方法研究

室内地图空间数据是室内地图可视化表达的基础,底图矢量化是目前室内地图空间数据采集的主要方式。由于室内外空间环境及其对象特征存在较大差别,传统矢量化方法对室内地图的适用性较差。根据室内地图的特点和概念模型,研究了矢量化采集室内地图空间数据的主要流程与方法,重点分析了提高采集效率的智能化处理方式。最后,结合开发的试验系统给出了室内地图数据采集的应用示例。     

基于上海市地理信息公共服务平台的智慧消防建设研究

本文以地理信息公共服务在智慧消防中的应用为主线,在研究智能化消防和地理信息公共服务平台特点的基础上,采用地图服务融合的方式,从地理服务接入、城市三维模型、室内三维模型消防应用、智能感应位置服务等多个方面入手,深入探讨地理信息服务服务于智能化消防平台应用的关键技术,实现消防业务的三维智能化管理.     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

Finding outdoor boundaries for 3D space‐based navigation

Outdoor navigation is widely used in daily life, but faces various issues related to the fidelity of outdoor navigation networks. For instance, agents (pedestrians) are often guided via unrealistic detours around places without clear paths (e.g., squares) or if there are vertical constraints such as overpasses/bridges. This is partly explained by the fact that the main sources of navigation networks in current outdoor navigation are two‐dimensional road/street networks. Utilizing a three‐dimensional space‐based navigation model, compatible with some indoor approaches, is a popular way to address the above‐mentioned issues. A 3D space‐based navigation model is generated by treating 3D spaces as nodes and the shared faces as edges. Inputs of this model are enclosed 3D spaces (volumes). However, outdoor spaces are generally open and unbounded. This article puts forward an approach to enclose outdoor spaces and mimic the indoor environments to derive a network based on connectivity and accessibility of spaces. The approach uses 2.5D maps and consists of three major steps: object footprint determination, footprint classification and space creation. Two use cases demonstrate the proposed approach. Enclosing outdoor spaces opens a new research direction toward providing seamless indoor/outdoor navigation for a range of agents.     

RGB-D SLAM在室内高精度三维测图中的应用

高精度三维测图是室内三维制图的重要支撑,基于三维激光雷达扫描技术的三维测图成本高,需要提前布置标靶,在室内复杂环境中易导致数据不完整;基于图像序列的三维重建建模时间长,易受多种因素影响。针对以上问题,本文将RGB-D SLAM技术应用于室内高精度三维测图中。通过将深度相机与SLAM技术相结合,计算相机位姿并恢复三维空间信息,获取室内三维点云模型,并以目标物实际量测为基准评价密集点云精度。试验结果表明,该方法可快速获取精度较高的三维点云模型,成本低且效率高,能够较好地满足应用需求。     

基于空间行为的面向对象空间数据模型

本文根据面向对象空间数据模型的相关概念和特点,将地理空间中的空间行为进行建模后纳入面向对象空间数据模型的框架中。面向对象空间数据模型由数据模型和空间行为模型两个部分组成:数据模型包括空间特征数据和属性特征数据;同时将空间行为模型分为两大类,即静态空间行为模型(地理目标间关系)和动态行为模型(地理目标行为)两部分。在此框架提出的基础上,本文利用二进制、XML流等格式文件对该空间数据模型进行了整合和组织。     

室内位置轨迹的聚类与可视化

室内移动对象轨迹数据分析是商铺促销、室内空间规划、广告竞价等具有重要商业价值的应用基础，在公共安全、应急方案中也是必不可少的部分，近年来越来越受到研究者的重视。为了实现室内移动对象轨迹聚类分析，本文提出了一种将DBSCAN聚类算法与可视化相结合的综合分析方法。首先利用DBSCAN算法对某商场大厦内采集的基于手机WiFi信息的室内轨迹数据进行聚类处理；然后对得到的聚类成果和信息进行分析，为该商场的布局规划和店铺调整等提供一定的参考信息；最后，对该商场大厦的室内轨迹数据进行热度图可视化展示，并将展示效果与聚类结果进行对比，相互验证。