【摘 要】
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室内空间是人类的主要活动场所,由于人类对环境的思维惯性以及技术条件限制,室内结构的精细三维模型一直被忽视。当前室内应用大多采用二维地图的方式,如公共建筑内的消防图。随着测量和计算机等技术的发展,室内三维模型或三维地图,也越来越多地用在室内导航、装修规划、室内设施管理维护运营、室内环境质量仿真等领域。三维点云数据业已成为地理信息行业中除矢量地图和栅格影像之后的重要数据源,该数据源具有直接的三维信息,
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室内空间是人类的主要活动场所,由于人类对环境的思维惯性以及技术条件限制,室内结构的精细三维模型一直被忽视。当前室内应用大多采用二维地图的方式,如公共建筑内的消防图。随着测量和计算机等技术的发展,室内三维模型或三维地图,也越来越多地用在室内导航、装修规划、室内设施管理维护运营、室内环境质量仿真等领域。三维点云数据业已成为地理信息行业中除矢量地图和栅格影像之后的重要数据源,该数据源具有直接的三维信息,在目标刻画和表达及其应用方面具有更大的前景,点云数据为室内结构建模提供了新的手段,然而当前业界主流室内建模仍以半自动人工建模方式为主。室内环境的复杂性和点云数据本身具有的数据量大、真三维、质量差异大、密度不均和非结构化等特点给室内结构自动三维建模带来了巨大的挑战。针对这一实际需求,本文系统性地分析了室内场景结构及室内点云的特点,从点、体素、平面等多个尺度,对点云法向量定向、结构语义标记、结构面片和实体建模等三方面的关键技术开展研究。（1）通过对室内建筑的分析深入并总结出室内结构的特点:层次性、半封闭性、边界规则性、空间同质性和复杂性。结合点云数据采集方式和技术特点,描述了点云如何表征这五方面的特点,两者相结合有利于室内结构自动建模方法的研究,进而给出室内结构建模的数学表达式。（2）针对室内点云数据法向量方向不一致问题,结合室内场景的特点分析,设计了基于图割的点云法向量全局优化定向方法（VMO）。进一步根据室内结构的边界规则性设计平面投票法则优化点云法向量方向。大量实验结果表明:所提方法在效率上比经典的基于最小生成树法向量定向方法提高25%,比改进的流式并行方法提高3倍及以上;且正确率较为稳定,普遍在80%以上。（3）针对室内点云语义缺乏问题,参考室内结构构造特点（层次性、边界规则性）提出两种室内点云结构语义标记方法:0基于斑块叠置的语义规则决策树方法;（2）基于图割的点云结构语义全局优化分割方法。进一步根据室内边界规则性设计的拓扑规则优化平面语义。实验结果表明两种方法不仅速度快,而且语义标记总体精度达到80%以上,其中屋顶和地面语义标记精度高于95%。（4）针对室内场景空间内外（墙体楼板）归属问题,本文设计了基于室内空间半封闭性和空间同质性的室内外（墙体楼板）全局优化分割方法,该方法能够有效应对多层、任意墙面布置、倾斜屋顶等复杂室内场景,不受2.5D、Manhattan世界等假设的限制。基于室内外空间分割结果,本文提出一套室内空间层次性提取的算法,实现对各子空间（房间）的分布和楼层分布的提取;实验证明楼层提取方法能够处理传统方法（基于点云高程分布直方图的楼层提取方法）不能应对的点云数据。（5）针对仅依赖点云数据的复杂室内结构自动建模问题,本文克服无扫描仪位置或路径数据的障碍,分别设计了基于复形全局优化的室内结构面片建模OAIFM和实体建模方法OAISM。大量实验证实了本文两种室内结构建模方法能够有效生成复杂多层室内场景的结构面片模型和实体模型,正确性、有效性得到验证,与相关方法的对比证明了本文方法的优势。
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