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  • 音像移动LiDAR点云室内三维结构化重建方法及其应用研究崔扬
  • 正版
    • 作者: 崔扬著 | 崔扬编 | 崔扬译 | 崔扬绘
    • 出版社: 武汉大学出版社
    • 出版时间:2022-05-01
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    • 作者: 崔扬著| 崔扬编| 崔扬译| 崔扬绘
    • 出版社:武汉大学出版社
    • 出版时间:2022-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:179000
    • 页数:144
    • 开本:16开
    • ISBN:9787307229860
    • 版权提供:武汉大学出版社
    • 作者:崔扬
    • 著:崔扬
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:39.00
    • ISBN:9787307229860
    • 出版社:武汉大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-05-01
    • 页数:144
    • 外部编号:31466935
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 概述

    1.1 背景与意义

    1.2 国内外研究现状

    1.2.1 建筑物模型标准研究现状

    1.2.2 室内三维要素提取的研究现状

    1.. 室内三维模型重建研究现状

    1.2.4 室内三维模型应用研究现状

    1.2.5 室内三维建模研究中存在的问题

    第2章 移动激光点云室内三维模型重建综述

    2.1 移动LiDAR测量系统及数据特点

    2.1.1 移动LiDAR测量系统及其应用

    2.1.2 移动LiDAR点云的数据特点

    2.2 顾及场景结构关系的室内要素提取

    2.2.1 室内场景结构层次关系分析

    2.2.2 室内平面要素的提取

    2.. 基于几何结构层次关系的室内开口要素提取

    . 基于规则面要素的室内模型重建基本方法

    ..1 图割能量优化理论

    ..2 基于规则面要素的室内模型重建

    .. 实验验与分析

    2.4 本章小结

    第3章 融合语义约束和多标记图割的单房屋分割

    3.1 室内单房屋分割方法

    3.1.1 顾及场景约束的可视分析

    3.1.2 构建多标记图割模型的单房间分割

    3.1.3 能量函数系数讨论

    3.2 实验验与分析

    3.2.1 实验数据

    3.2.2 实验结果与分析

    3.. 传统方法与新方法的分割结果比较

    3.3 本章小结

    第4章 基于图优化理论的室内结构化模型重建

    4.1 图优化框架理论

    4.2 基于线、面混合的多细节室内模型重建

    4.2.1 线要素的提取与全局优化改正

    4.2.2 基于线、面混合的室内模型重建

    4.. 构建房屋的结构关系图

    4.2.4 室内模型的三维表达

    4.2.5 室内结构化模型

    4.3 实验验与分析

    4.3.1 实验数据与相关参数

    4.3.2 实验结果与分析

    4.3.3 传统方法与新方法的建模结果比较

    4.4 本章小结

    第5章 基于自动化室内建模的5G基站信号和优化选址

    5.1 基于自动化室内建模的5G信号

    5.1.1 信号传播过程

    5.1.2 信号传播能量模型

    5.1.35 G信号

    5.2 基于自动化室内建模的5G小基站优化选址

    5.2.1 优化算法的基本原理

    5.2.2 基于均匀格网的候选基站优化选址

    5.. 基于多尺度格网的候选基站优化选址

    5.2.45 G传播信号强度分析

    5.3 本章小结

    第6章 结论与展望

    6.1 研究总结

    6.2 研究创新点

    6.3 发展展望

    参考文献

    崔扬(1990—),女(汉族),辽宁大连人,2020年6月于深圳大学,获工学博士,目前就职于北京市测绘设计研究院,长期从事三维激光点云自动化建模的研究工作。曾在《?IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing》、《RemoteSensing》、《ISPRSinternationaljournalofgeo-information》、武汉大学学报(信息科学版)、测绘学报、测绘科学等期刊发表;SCI3篇,EI2篇,2篇,软件著作权1项。

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