【摘要】：隨著城鎮(zhèn)化進程的加快,大型公共建筑物的增多,室內(nèi)空間結構也變得日益復雜,環(huán)境監(jiān)測、應急救助、室內(nèi)裝修與設計以及智能建筑等都對室內(nèi)空間表現(xiàn)出了濃厚的興趣,如何準確、快速的獲取建筑物室內(nèi)三維空間數(shù)據(jù)并應用所采集的數(shù)據(jù)進行三維建模與室內(nèi)平面圖的繪制是室內(nèi)空間發(fā)展的關鍵。地面固定式LiDAR技術可以在空間環(huán)境相對狹小、結構復雜、沒有GPS信號的室內(nèi)空間獲得高精度的點云,它已成為建筑物室內(nèi)三維空間信息獲取與三維建模的有效途徑,為室內(nèi)三維幾何模型的重建提供了新的方法。目前點云數(shù)據(jù)室內(nèi)建模面臨的主要問題是:數(shù)據(jù)量大、建筑物室內(nèi)面片結構復雜、拓撲性差以及室內(nèi)墻面間距小,不同目標的識別與分類智能化程度低。針對上面的問題,本文以建筑物室內(nèi)場景為例,圍繞室內(nèi)場景中室內(nèi)模型的重建與室內(nèi)平面圖的繪制展開了相關的研究。具體研究內(nèi)容如下:(1)分析了國內(nèi)外點云數(shù)據(jù)室內(nèi)外建筑物建模的研究現(xiàn)狀,指出了點云數(shù)據(jù)室內(nèi)建模與室內(nèi)平面圖繪制研究的難點和不足,規(guī)劃了本文的研究思路與研究路線。(2)總結了三維激光掃描技術的發(fā)展與分類,針對室內(nèi)結構和室內(nèi)點云數(shù)據(jù)的特點,剖析了點云數(shù)據(jù)的采集與預處理過程,根據(jù)點云噪點產(chǎn)生的原因,總結了點云去噪的方法。(3)根據(jù)建筑物室內(nèi)結構的特點,對室內(nèi)房間天花板進行探測,以此作為種子點,獲取各個房間點云數(shù)據(jù),進而獲得門口和窗戶的點云數(shù)據(jù)。將門口和窗戶點云投影到二維平面內(nèi),根據(jù)八鄰域算法聚類,利用各類點云最小包圍盒的長、寬和高提取各個門口點云,進而得到各個窗戶點云。(4)根據(jù)室內(nèi)點云建立三維空間格網(wǎng),利用最小二乘平面擬合算法求取每個格網(wǎng)內(nèi)點云的法向量。根據(jù)格網(wǎng)內(nèi)點云的法向量進行聚類,實現(xiàn)了建筑物室內(nèi)點云立面的粗分割。對粗分割的立面點云運用改進的K-means算法再次聚類,去除粗分割點云中的噪點,以此作為種子點獲取完整的立面點云,實現(xiàn)立面的精分割。通過空間平面求交點和交線,運用精細分割的立面點云數(shù)據(jù),求取各個房間、門口和窗戶的特征點,根據(jù)特征點連接原理,實現(xiàn)建筑物室內(nèi)模型的重建與室內(nèi)平面圖的繪制。(5)運用實驗區(qū)數(shù)據(jù)驗證了本文提出的方法,對文中提出的室內(nèi)頂部點云探測,房間、門口和窗戶點云提取,房間、門口和窗戶立面分割,室內(nèi)模型重建以及室內(nèi)平面圖的繪制進行了實驗。結果表明本文提出的方法能夠建立室內(nèi)三維幾何模型和繪制室內(nèi)二維平面圖。
【圖文】：

技術路線圖

車載激光雷達技術Fig.2-1MobileLiDARtechnology
【學位授予單位】：河南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TU238

【參考文獻】

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1 龔躍健;毛文博;畢建濤;吉瑋;何占軍;;基于移動LiDAR點云數(shù)據(jù)的室內(nèi)全要素三維重建[J];測繪工程;2015年11期

2 盧維欣;萬幼川;何培培;陳茂霖;秦家鑫;王思穎;;大場景內(nèi)建筑物點云提取及平面分割算法[J];中國激光;2015年09期

3 龔健雅;崔婷婷;單杰普度大學土木工程學院;季順平;黃玉春;;利用車載移動測量數(shù)據(jù)的建筑物立面建模方法[J];武漢大學學報(信息科學版);2015年09期

4 李永強;劉會云;曹鴻;牛路標;李立雪;;基于空-地多源數(shù)據(jù)融合的建筑物精細建模研究[J];測繪工程;2015年08期

5 楊乃;黃婷;楊潔;柳其志;鄧大偉;胡偉路;;基于Flex和ArcGIS Server的室內(nèi)GIS實現(xiàn)方法[J];測繪工程;2015年01期

6 馬敏杰;楊洋;范愛平;楊容浩;;復雜建筑物三維激光掃描與室內(nèi)外精細建模[J];測繪與空間地理信息;2015年01期

7 李峰;吳燕雄;衛(wèi)愛霞;劉文龍;米曉楠;;機載激光雷達3維建筑物模型重建的研究進展[J];激光技術;2015年01期

8 車爾卓;詹慶明;金志誠;梁玉斌;陳明文;張s，

本文編號：2657549