检索结果-南通市图书馆

激光杂志 2023年第11期44卷 214-219页

作者：卢美君魏倩岚泰莱大学马来西亚雪兰莪州47500 西安外事学院西安710077

进行室内空间划分与建模时,没有对图像信息进行融合处理,导致室内空间利用率较差,对此提出基于激光点云数据的室内空间划分与建模方法。根据室内空间划分结果,构建室内空间图像采集模型,将采集后的图像结合激光点云数据分析法,构建空间... 详细信息

进行室内空间划分与建模时,没有对图像信息进行融合处理,导致室内空间利用率较差,对此提出基于激光点云数据的室内空间划分与建模方法。根据室内空间划分结果,构建室内空间图像采集模型,将采集后的图像结合激光点云数据分析法,构建空间划分的对象参数模型,得到室内覆盖率参数,采用分块模板匹配法,提取室内空间的特征量,将特征量通过边缘过渡区域RGB特征进行分解,根据特征分量构建激光点云数据融合模型,完成数据融合;利用分块组合和线性滤波方法,完成室内空间划分与建模。仿真结果表明,本方法的空间利用率最高达97%,室内建筑节能率保持在60%左右,室内建模最长使用7天,说明本方法的空间匹配能力较好,艺术设计效果表达能力较强,建模效率较高,提高了室内空间规划水平、利用效率与建筑节能率。

关键词：激光点云数据室内空间划分艺术图形视觉引导

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白马藏族传统建筑的室内空间划分

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艺术与设计（理论版） 2012年第A1期 104-106页

作者：孙雪梅重庆师范大学美术学院

传统白马藏族在长期与艰苦自然条件共生的情况下打造出了具有本民族鲜明特色的建筑体系,单体建筑的室内空间划分充分体现了他们的民族文化性。

关键词：白马藏族传统建筑室内空间划分

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室内场景点云感知与三维几何表达

室内场景点云感知与三维几何表达

引用

作者：万林承南京林业大学

学位级别：硕士

随着智慧城市、数字孪生等概念的提出,人们开始关注城市地理信息的基础建设,尤其是室内三维模型。由于基于激光雷达传感器的多种三维点云技术迅速发展,这种形式的数据能够有效地刻画复杂的现实场景,为三维建模提供了有效的数据支持。但... 详细信息

随着智慧城市、数字孪生等概念的提出,人们开始关注城市地理信息的基础建设,尤其是室内三维模型。由于基于激光雷达传感器的多种三维点云技术迅速发展,这种形式的数据能够有效地刻画复杂的现实场景,为三维建模提供了有效的数据支持。但是,三维点云是非结构化的,不包含语义信息。目前,基于三维点云的建模一般需要结合人工设计特征提取方法和一定的先验知识,在强曼哈顿假设下获得三维点云的结构信息和语义信息。为了解决这些限制,本文改进了室内点云数据集的语义类别划分,并提出了一种将三维点云降维到二维空间处理再完成三维的室内建模方法,该方法结合深度学习点云语义分割技术和图割优化算法。本文的主要工作内容如下:(1)为了提高点云语义分割的精度,有助于重建工作,本文采用了两种方法:改进室内点云数据集组织方式和改进深度学习点云语义分割网络。首先,在室内点云数据集上,将可移动要素合并到杂物类别,并将数据集的拓扑组织方式场景化,将S3DIS数据集的13类语义类别更改为6类,以降低语义类别的复杂度,从而提高深度学习方法KPConv的平均交并比约5.6%。其次,本文设计了一种深度学习点云语义分割网络,该网络在自编码器的深度学习网络结构上,提出了一种显式空间编码和通道注意力融合机制模块。显式的空间编码通过聚合邻域点的位置信息、与中心点的相对位置关系和距离信息,可以缓解场景级下小部件难以学习的问题;通道注意力融合机制将显示的局部空间编码与网络学习的高维特征融合加权,进而帮助网络识别到点云部分缺失的门窗。在经过重处理后的数据集上,本文网络的平均交并比达到78.5%,相较于KPConv分割结果,提升了约2.4%。(2)本文提出了一种室内房间尺度的几何建模方法。首先,将全部点云直接投影生成室内语义图,同时将墙面和窗户语义点云投影生成墙面语义图。其次,将两张语义图相减并使用形态学分割得到房间分割图。然后,对墙面语义点云进行水平切片,利用随机采样一致性算法和均值漂移算法提取简化线性基元,生成室内空间的过分割多边形单元。对多边形单元采用图割算法,基于语义图设计数据项和平滑项完成室内外多边形单元分割。通过将房间分割图与多边形单元叠加分析,获得具有房间尺度上语义信息的多边形单元。最后,对房间进行高度拉伸完成几何建模,并在三个不同室内区域的点云上验证了本文算法室内房间分割与重建的准确度。

关键词：三维点云深度学习语义分割室内空间划分室内三维几何建模

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