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編輯推薦： 激光雷达点云数据的分割及三维模型重建面临特殊挑战。面对室内、室外三维模型的无缝对接需求，以及大量室内三维模型在各领域的广泛需求，亟待研究基于激光雷达点云数据的自动分割及三维模型构建的方法。本书旨在阐述三维本书旨在阐述三维激光点云数据的自动语义分割及三维模型构建的方法。首先，介绍了激光雷达三维空间信息获取的多种方法，以及生成激光雷达点云模型的 关键算法等内容；然后，重点介绍了基于微分几何信息和基于深度学习对点云数据进行自动语义分割的方法，以及三维模型构建方法；*后，提出了对算法进行并行优化的方法，并介绍了系统设计与开发的工程实例。 內容簡介： 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。 關於作者： 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。 目錄： 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ｋｄ树混合索引的构造方法４６ ４．２　最近邻搜索５２ ４．３　基于ＭｕｌｔｉＧｒｉｄＫＤ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　ＡＱＤＢＳＣＡＮ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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