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复杂三维建筑物模型一般由拓扑关系错综复杂、形状和粒度差异很大的不同构件实体聚合而成、数据量很大。已有模型简化方法由于主要针对连续几何表面的单一细节层次简化,导致多细节层次(LOD)的三维复杂建筑物模型仍须由人工完成、代价高、易产生拓扑错误且难以满足视觉连续性要求。这已成为制约三维城市建模的瓶颈问题,也是计算机图形学和虚拟地理环境等领域的研究前沿。 该基金项目立足于人类视觉系统对复杂三维建筑物模型的感知机理,研究了复杂三维建筑物模型的 LOD 定量规划与自动简化方法。主要研究内容有:1)复杂三维建筑物模型多尺度感知误差评价模型;2)基于感知的复杂三维建筑物模型 LOD 定量规划方法;3)复杂三维建筑物模型图元感知分类算法;4)感知驱动的复杂三维建筑物模型自动简化算法。 针对于上文所提出的基金研究内容,本项目引出可分析的“感知测度”的概念,提出了三维建筑物多尺度感知误差的模型算法;针对于复杂三维建筑物模型难以定量规划的难题,创新的提出了基于感知测度提取的算法和LOD的设计,突破性的引出了基于感知的定量规划方法;在此基础上,针对于三维建筑物模型分类的问题,提出了三维建筑物模型感知分类的算法;综合以上理论研究内容,引入半边结构、特征保持的模型几何简化算法、基于超面的纹理优化算法,最终提出了三维建筑物模型自动简化的算法。围绕着“感知”关键词系统地研究了复杂三维建筑物模型的LOD定量规划和自动简化方法。 经验证,对于复杂三维建筑模型,基于感知的定量规划方法资源消耗量要远小于前人所已提出的规划方法;使用Intel Xeon w5580 CPU at 3.2 GHz机器离线状态下来测试生成简化三维模型所需时间,最短可达10分钟,最长为40分钟,效率相对来说较高,利用本项目提出的三维建筑物自动简化方法生成的多个LOD模型有效地降低了复杂三维建筑物的规模、结构和认知复杂性,并且保持了模型的感知和语义的一致性。 有关理论研究成果发表在国内外著名刊物,被SCI/EI收录了12篇。该项目研究内容在复杂多尺度三维模型简化方面有潜力成为发挥重大的作用。通过该项目研究,培养建立了一个拥有博士和硕士的专门研究队伍,为该方向的持续研究奠定了坚实基础。 2100433B
复杂三维建筑物模型一般由拓扑关系错综复杂、形状和粒度差异很大的不同构件实体聚合而成、数据量很大。已有模型简化方法由于主要针对连续几何表面的单一细节层次简化,导致多细节层次(LOD)的三维复杂建筑物模型仍须由人工完成、代价高、易产生拓扑错误且难以满足视觉连续性要求。这已成为制约三维城市建模的瓶颈问题,也是计算机图形学和虚拟地理环境等领域的研究前沿。本申请立足于人类视觉系统对复杂三维建筑物模型的感知机理,研究复杂三维建筑物模型的LOD定量规划与自动简化方法。主要内容有:1)复杂三维建筑物模型多尺度感知误差评价模型;2)基于感知的复杂三维建筑物模型LOD定量规划方法;3)复杂三维建筑物模型图元感知分类算法;4)感知驱动的复杂三维建筑物模型自动简化算法。突破传统简化算法主要针对连续表面模型且对LOD难以定量规划的局限,为精细建筑物LOD模型的自动建模提供一种新的有效途径。
先把工作空间设置为 三维建模 然后右键点击右下的选项板 自定义选项版 把左边的建筑拖到右边 关闭就可以了
建筑模型里用到的小车模型有 淘宝店名 超豪车模 主营 合金模型车 真模型车 兰博基尼 法拉利 保时捷 奥迪 玛莎拉蒂 奔驰 宝马
我补充点,BIM首先应该是三维建模。然后利用这个三维的模型,做业主想做的事。例如,碰撞检测,施工模拟,材料统计,漫游等等。而BIM的目的,是为了在模型阶段,尽可能的解决问题,使得项目能顺利完成。减少不...
面向移动终端的三维建筑物模型简化方法
目前,针对单体建筑物的模型简化算法主要考虑单独简化墙面和屋顶房檐结构。但对于建筑物组,这些方法忽视邻接建筑物的特征以及与周围特征间的相互连接关系。针对这些问题,利用屋顶结构特征,提出一种能自动生成保持建筑物组结构特征的模型简化方法。通过底面平面图的邻接关系将建筑物分割成不同的结构部分,通过判断屋顶特征,采用自顶向下的投影方法,重构建筑物模型,最后将各部分联合形成简化模型。实验表明,该简化方法在建筑物的顶层和墙面特征较好保留的基础上,能充分利用模型的拓扑结构,用较少的数据量描述模型,生成适合移动端应用需求的精度模型。
透明三维建筑物模型的室内导航定位的方法探究
针对现行的三维建筑模型像一个黑盒子,因为不透视所以看不见建筑物的内部结构,不能进行室内导航定位等问题,在研究Revit和AutoCAD建立三维建筑模型技术的基础之上,设计了通过增强现实技术使三维建筑模型可\"透视化\
由于影像理解的极端复杂性,从大比例尺航空影像和高分辨率遥感影像自动重建建筑物的逼真三维模型距离实用化还有很大的差距,特别是三维几何重建和墙面纹理映射的大部分工作仍需由手工完成,这已成为制约高精度三维城市模型快速获取的瓶颈问题。基于影像的三维城市自动建模一直是摄影测量和计算机视觉领域的研究热点和学术前沿。本申请立足于不规则三角形网络(TIN)的自适应动态更新和多层次细节控制等特点,研究TIN约束下的建筑物三维自动重建方法,包括:TIN约束下的立体影像特征点密集匹配与传播方法和自动识别建筑物表面几何面片并模型化的方法。根据匹配得到的建筑物密集特征点数据建立3D TIN,并融合2D 图形与属性信息实现建筑物三维表面模型的自动重建。本项目的研究为基于影像的建筑物三维表面模型自动重建提供了一种新的方法,也可以用于对激光扫描(LIDAR)获得的数字表面模型数据进行自动处理。 2100433B
批准号 |
40671158 |
项目名称 |
TIN约束下的建筑物三维自动重建方法 |
项目类别 |
面上项目 |
申请代码 |
D0115 |
项目负责人 |
朱庆 |
负责人职称 |
教授 |
依托单位 |
武汉大学 |
研究期限 |
2007-01-01 至 2009-12-31 |
支持经费 |
32(万元) |
本发明为一种对复杂叶片的快速简化和绘制方法,输入树模型提取树叶信息,对叶簇内复杂叶片完成一层次简化;迭代地叶片合并完作二层次简化;迭代地对树冠中的叶片合并操作完成叶片的三层次简化;计算叶片密度;用数组结构把叶片几何和简化信息分别保存到两个数组中并读取,根据当前视点和像素误差,对保存简化信息的数组进行二次搜索,确定冠层合适的细节层次模型绘制图像。本发明适用于任意形状的复杂叶片的简化。利用距离限制提高简化速度,实现植物冠层的细节层次模型的高效提取和绘制。通过密度因素构建树冠的多分辨率共存的模型提高绘制速度。本发明能保持树冠的形状,有效克服走样现象,最终实现数万棵植物构成的森林的实时漫游。 2100433B