文物建筑测绘中三维激光扫描技术的核心问题研究

总结三维激光扫描技术在文物建筑测绘中应用的技术路线,运用传统大地测量学中控制测量和误差传播的相关理论,重点分析三维激光扫描技术中的坐标转换和点云最弱点位置及精度问题。     

地面三维激光扫描技术在城市测绘中的应用

探讨地面三维激光扫描技术在城市测绘中辐射的业务领域,以服务于"三旧改造"中的建筑立面改造为例,提出一种基于地面三维激光扫描技术的城市大范围街道建筑立面测绘技术方案,通过生产项目的实际应用,验证其在细部测量方面快速精细的优势。     

车载激光扫描系统在建筑立面测量中的应用

针对大场景建筑物外立面测量工作量大、效率低的问题,将车载激光扫描系统应用到建筑物立面测量中,提出了一种建筑物立面测量的技术方案,包括针对立面图测绘的车载激光扫描系统的外业数据采集方案设计、内业数据预处理方法、立面图编辑成图以及建筑物立面测量精度评定,并通过实验验证了此技术方案的可行性与高效性.本研究,得到了车载激光扫描...     

基于Cesium的多尺度城市三维建筑模型可视化

城市空间信息平台的建设既要考虑宏观上的大区域空间格局分析,也要有微观层上的细节化信息分析,因此产生多尺度空间表达的需要.三维空间数据的多尺度表达,不同于二维数据,不仅要顾及输入数据的粒度特征,还要顾及可视化渲染软件平台的技术特征.鉴于Cesium成为三维空间数据可视化表达的重要平台,本研究基于Cesium系统平台及其三...     

高分辨率影像深度学习概率决策融合建筑提取

为了充分融合不同深度学习模型在建筑提取中的互补信息,该文提出一种基于深度学习概率决策融合的高分辨率影像建筑物提取方法,将不同深度学习模型的类别分割概率进行融合作为最终建筑提取的依据,以实现不同模型之间的优势互补,最后采用形态学后处理方法进一步优化建筑提取结果.采用3组不同分辨率,具有多种地物形态的建筑数据集验证该文方法的有效性.实验表明该文提出的概率决策融合方法取得了满意的精度(F指数分别为92.45％,90.56％,79.95％),优于单一模型的结果,并且显著提升了建筑提取结果的可靠性.     

建筑内噪声点云去除的扫描光线截断法

建筑内部噪声点云由于不同风格的家具及遮挡问题,分布规律比较复杂且通常与建筑立面粘连,难以通过交互的方式去除.针对这一问题,本文提出了一种建筑内噪声去除的扫描光线截断法.该方法首先分割建筑面片;然后将扫描中心点与点云组成的扫描光线与建筑立面求交;最后通过比较扫描光线的长度和扫描中心点与交点的距离,利用建筑立面截断扫描光线...     

一种改进遗传神经网络的建筑基坑沉降预测模型

目前常见的沉降预测方法有灰色系统模型、时间序列分析法、BP神经网络及其改进算法等。针对BP神经网络容易出现过拟合和局部最优的缺点,部分学者利用遗传算法进行神经网络初始权值和阈值优化。但是遗传算法对于因监测数据质量问题而造成变形预测结果不佳的优化效果有限。因此引入自适应增强算法对遗传神经网络预测模型进行改进。并利用某高层建筑基坑实测50期监测数据进行仿真预测。实验结果表明,利用自适应增强算法改进之后的遗传神经网络预测模型在满足工程监测精度要求的前提下,在MAPE、MAE、MSE三项精度指标上分别提高80.57%、81.04%、70.83%。     

BIM与GIS集成的三维建模方法研究

三维GIS良好的表面模型分析能力与几何语义信息丰富的BIM数据集成是实现从外部环境走向内部部署的必经步骤。本文概述了多种集成方法,主要介绍了基于SuperMap软件平台实现两者集成的方法应用,其中,精细模型数据由Revit软件构建,使用JavaScript语言进行开发,并通过iServer向网络发布三维地图服务。     

基于建筑角点的机载和车载点云数据配准

提出一种基于建筑角点的机载和车载点云数据配准方法。首先采用随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)对建筑面片进行稳健估计,结合建筑轮廓在二维平面上投影的拟合直线,解算出建筑角点的三维坐标。利用提取到的同名角点,采用六参数转换模型计算机载和车载点云数据间的空间转换参数,进而完成机载和车载点云数据的配准。实验表明,该方法能有效地提取建筑角点,实现机载和车载点云数据的精确配准。     

改进灰色人工神经网络模型的超高层建筑变形预测

针对灰色人工神经网络模型初始化权值和阈值的随机性导致易产生误差积累和过拟合的缺陷,该文利用遗传算法的全局优化能力训练灰色人工神经网络模型的权值和阈值,构建了基于遗传算法的灰色人工神经网络超高层建筑物变形预测模型。结合长沙北辰新河A1超高层建筑变形监测实例,用该文所提模型与灰色人工神经网络模型分别进行变形数据的处理分析和预测。实验结果表明,该文提出的模型具有更好的预测精度,预测趋势也更加逼近实际测量结果。