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建筑物点云自动语义分割及三维空间模型构建
作者：赵江洪，张瑞菊，张晓光 著
出版社：测绘出版社
出版时间：2019-07-01
ISBN：9787503042515
定价：¥65.00
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内容简介
本书以地面激光雷达扫描获取的古建筑散乱点云为研究对象，提出了以平面、柱面、球面等规则几何面为基准面生成不规则则三角网，深度图像来存储表达点云数据的整体解决思路。针对点云数据的邻域搜索，提出了一种新的MutiGrid-Kd树高效索引。重点研究了如何自动分割散乱点云数据，提取平面、柱面等基准面，提出了一整套包括高斯映射，曲率映射，聚类分析，预定义模型等分割的解决方案，能较好的克服古建筑点云数据数据量大，噪声多等问题，并且在分割的同时能够提取出点云特征，一体化完成点云的分割及拟合。
作者简介
赵江洪，毕业于武汉大学，曾在美国麻省大学波士顿分校访学，现任北京建筑大学测绘学院副院长。为北京建筑大学金字塔人才优秀主讲教师，中国地理信息产业协会教育与科普工作委员会委员，北京市测绘教育委员会委员，国家自然科学基金通信评审专家，北京建筑大学教学工作委员会委员。 张瑞菊，博士，现任北京建筑大学测绘学院讲师，研究方向：激光雷达数据处理、三维重建、摄影测量与遥感。 张晓光，硕士，现就读于北京建筑大学测绘学院。
目录
第１章 绪 论………………………………………………………………………１
１．１ 国内外研究现状…………………………………………………………２
１．２ 研究内容…………………………………………………………………１０
第２章 三维激光扫描测量技术…………………………………………………１２
２．１ 激光基础…………………………………………………………………１２
２．２ 三维激光扫描测量技术…………………………………………………１４
２．３ 三维激光扫描测量系统…………………………………………………１７
２．４ 工作流程…………………………………………………………………１９
２．５ 应用领域…………………………………………………………………２２
第３章 三维激光点云模型构建…………………………………………………２６
３．１ 点云去噪…………………………………………………………………２６
３．２ 点云平滑…………………………………………………………………２８
３．３ 数据配准…………………………………………………………………３３
３．４ 数据融合…………………………………………………………………４２
第４章 多级空间索引的建立……………………………………………………４６
４．１ 多级格网和ｋｄ树混合索引的构造方法………………………………４６
４．２ 最近邻搜索………………………………………………………………５２
４．３ 基于ＭｕｌｔｉＧｒｉｄＫＤ树索引的点云最近邻搜索………………………５４
４．４ 实验比较…………………………………………………………………５７
第５章 建筑物点云数据的分割与拟合…………………………………………６２
５．１ 分割方法…………………………………………………………………６３
５．２ 微分几何信息估算………………………………………………………６８
５．３ 点云高斯映射……………………………………………………………７４
５．４ ＡＱＤＢＳＣＡＮ密度聚类………………………………………………７６
５．５ 重叠区的分析与碎面过滤………………………………………………８５
５．６ 特征提取与拟合…………………………………………………………８８
５．７ 噪声点归类………………………………………………………………９０
５．８ 三角网构建………………………………………………………………９０
５．９ 处理流程及实验比较分析………………………………………………９３
第６章 基于深度学习的建筑物语义分割………………………………………１０４
６．１ 基于深度学习的点云分割方法………………………………………１０４
６．２ 点云分割网络…………………………………………………………１０９
６．３ 实 验…………………………………………………………………１１３
第７章 多核并行计算优化………………………………………………………１１８
７．１ 并行计算与多核技术…………………………………………………１１８
７．２ ＯｐｅｎＭＰ并行编程模型………………………………………………１２０
７．３ 算法的并行计算优化…………………………………………………１２１
７．４ 实验及分析……………………………………………………………１２７
第８章 原型系统的设计与实现…………………………………………………１３１
８．１ 原型系统设计…………………………………………………………１３１
８．２ 功能模块与界面………………………………………………………１３９
８．３ 实验结果………………………………………………………………１４３
第９章 结论与展望………………………………………………………………１４４
９．１ 研究结论………………………………………………………………１４４
９．２ 研究展望………………………………………………………………１４５
参考文献……………………………………………………………………………１４６
１．１ 国内外研究现状…………………………………………………………２
１．２ 研究内容…………………………………………………………………１０
第２章 三维激光扫描测量技术…………………………………………………１２
２．１ 激光基础…………………………………………………………………１２
２．２ 三维激光扫描测量技术…………………………………………………１４
２．３ 三维激光扫描测量系统…………………………………………………１７
２．４ 工作流程…………………………………………………………………１９
２．５ 应用领域…………………………………………………………………２２
第３章 三维激光点云模型构建…………………………………………………２６
３．１ 点云去噪…………………………………………………………………２６
３．２ 点云平滑…………………………………………………………………２８
３．３ 数据配准…………………………………………………………………３３
３．４ 数据融合…………………………………………………………………４２
第４章 多级空间索引的建立……………………………………………………４６
４．１ 多级格网和ｋｄ树混合索引的构造方法………………………………４６
４．２ 最近邻搜索………………………………………………………………５２
４．３ 基于ＭｕｌｔｉＧｒｉｄＫＤ树索引的点云最近邻搜索………………………５４
４．４ 实验比较…………………………………………………………………５７
第５章 建筑物点云数据的分割与拟合…………………………………………６２
５．１ 分割方法…………………………………………………………………６３
５．２ 微分几何信息估算………………………………………………………６８
５．３ 点云高斯映射……………………………………………………………７４
５．４ ＡＱＤＢＳＣＡＮ密度聚类………………………………………………７６
５．５ 重叠区的分析与碎面过滤………………………………………………８５
５．６ 特征提取与拟合…………………………………………………………８８
５．７ 噪声点归类………………………………………………………………９０
５．８ 三角网构建………………………………………………………………９０
５．９ 处理流程及实验比较分析………………………………………………９３
第６章 基于深度学习的建筑物语义分割………………………………………１０４
６．１ 基于深度学习的点云分割方法………………………………………１０４
６．２ 点云分割网络…………………………………………………………１０９
６．３ 实 验…………………………………………………………………１１３
第７章 多核并行计算优化………………………………………………………１１８
７．１ 并行计算与多核技术…………………………………………………１１８
７．２ ＯｐｅｎＭＰ并行编程模型………………………………………………１２０
７．３ 算法的并行计算优化…………………………………………………１２１
７．４ 实验及分析……………………………………………………………１２７
第８章 原型系统的设计与实现…………………………………………………１３１
８．１ 原型系统设计…………………………………………………………１３１
８．２ 功能模块与界面………………………………………………………１３９
８．３ 实验结果………………………………………………………………１４３
第９章 结论与展望………………………………………………………………１４４
９．１ 研究结论………………………………………………………………１４４
９．２ 研究展望………………………………………………………………１４５
参考文献……………………………………………………………………………１４６
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