一、CAD下栅格图像纠正研究（论文文献综述）
王晨旭[1]（2021）在《SLAM系统关键技术研究》文中认为近些年来,人工智能技术发展迅速,机器人,无人驾驶等领域逐渐走到人们的生活中。同时定位与建图（SLAM,simultaneous localization and mapping）是这些领域的关键技术之一,它尝试解决无人设备的定位以及环境的感知等方面的问题。然而在现实的场景中,存在着一些复杂的场景,比如移动物体较多的动态场景,经常发生变化的场景等,这些环境会使SLAM系统的定位和建图精度下降,从而会导致整个无人系统的定位感知精度急剧下降。针对复杂动态场景下的视觉SLAM定位与建图,本文深入研究了动态场景SLAM,语义地图,重定位等关键技术,构建了一个面向动态环境下视觉SLAM系统（Dyn-ORB-SLAM）,旨在提升整个SLAM系统在实际场景下定位与建图的准确性和鲁棒性。本文主要完成的工作及取得的创新点如下:1.针对动态环境下SLAM系统定位效果差的问题,提出了一个基于语义和几何信息的动态SLAM模型。在视觉SLAM中,周围的环境由路标点组成,系统需要利用这些路标点的约束来获取结果,但是在动态场景下,这些路标点时时刻刻在改变位置,从而会影响整个系统的精度。本文建立了一个适用于动态场景下的SLAM系统,综合运用了特征点的语义信息和几何信息来处理动态物体,构建约束条件。在公开数据集TUM上实验证明,在高动态的场景序列中,对于绝对轨迹误差（ATE）,相比于原本的SLAM系统ORBSLAM2,均方根误差精度可以降低70%以上,相比于目前的主流动态SLAM框架如DS-SLAM,在大部分数据集上,有着更好的精度。2.针对动态环境下SLAM系统建图出现重影的问题,提出了一个适用于动态场景下的SLAM语义建图模型。本文以ORB-SLAM2系统为基础,实现了点云地图,八叉树地图,栅格地图,语义地图等多种建图方法,比较了各种建图方法的优劣。为了解决动态场景下地图可能会出现重影的情况,构建了一个基于语义分割方法的动态场景语义建图模型。在公开数据集TUM上实验证明,相比于原本的方法,有效减少了动态场景下语义建图的重影。3.针对SLAM系统长期运行下出现累积误差的问题,提出了一个基于语义地图进行重定位的模型。为了解决帧间匹配导致的累积误差的问题,设计了一种基于地图元素进行匹配的方法。在数据集KITTI00上实验表明,在未进行回环时,绝对轨迹误差的均方根降低了 25.4%,可有效纠正系统累积误差的产生。并且考虑到在建图后场景有可能会发生变化的情况,本文基于语义地图提出了一种基于二次重投影的检测地图元素变化的模块,在公开数据集OpenLORIS-Scene上进行了实验,实验证明,在数据集当中变化检测的准确率达80%,可以有效鉴别出当前场景的变化区域。
尹欢[2]（2021）在《数据驱动的移动机器人鲁棒高效定位》文中研究说明定位为移动机器人提供实时且准确的位姿,是机器人实现智能自主移动的基础和关键。近几年随着移动机器人应用领域的推广,其运行环境呈现范围大、复杂多样,动态变化等特点,对移动机器人定位的适应性和鲁棒性提出了更大的挑战,同时需要提升移动机器人实时计算效率,以节省有限的车载计算资源。针对以上两个问题,本文利用数据驱动等技术,从多个角度提升了移动机器人定位的鲁棒性和效率,具体包含以下三个方面:（1）面向大范围环境快速准确的全局定位需求,针对三维激光点云难以提取全局特征描述的问题,提出了一种三维激光点云全局特征构建和地点重识别方法,设计了完整的全局定位系统,给出了定位失败检测方法。所提出的地点重识别方法通过孪生神经网络构建全局特征,并将识别结果结合高斯混合模型融入蒙特卡洛定位,从而连续地估计出当前的航向与位置。为了探究全局定位的触发条件,提出了一种通过点云匹配特征和逻辑回归模型判断三维激光定位是否正确的检测方法。在多段数据集中,地点重识别模型的F1最大值达到了 0.7,运行频率达到了 10Hz以上,优于其他基于人工特征的方法。（2）面向移动机器人恶劣气候精准鲁棒定位需求,针对毫米波雷达数据噪声大的问题,提出了基于生成对抗网络的激光地图毫米雷达定位方法,并设计了端到端的数据驱动网络,有效提升了毫米波雷达的定位精度。首先采用生成对抗网络将毫米波雷达数据迁移为具有激光雷达风格的数据,然后在先验激光地图上进行蒙特卡洛定位。其次,为进一步提高异构雷达定位的精度与效率,提出了端到端网络,于前端神经网络的共享特征空间内回归偏移位姿概率,于后端构建了可微分卡尔曼滤波估计器。在多段多场景数据集下,所提出的端到端方法在90公里的真实路段上实现了连续定位,其中里程漂移误差为1.09%,旋转平方根误差小于3度,优于目前其他毫米波雷达定位方法。（3）面向有限资源下高精度定位需要,针对大范围稠密点云地图过于冗余的问题,提出了一种知识蒸馏的点云地图压缩方法,提高了在线定位的效率并保持相应的定位精度。该方法首先基于分段式的整数线性规划方法压缩激光地图,在完整地图保留至较低比例的同时尽可能保持机器人定位精度。基于规划方法所得到的标签数据,进一步提取点云特征训练随机森林模型,从而实现更高效的激光地图压缩。该方法在多个数据集与场景中进行了测试与泛化验证,压缩后的点云地图同时可以支持连续的激光雷达定位和毫米波雷达定位。所训练的随机森林模型保留完整地图至仅1.23%的比例,同时使单次定位只需28ms,位移平方根误差保持在0.05m内。综上所述,本文采用数据驱动方法,从多个角度出发提升了移动机器人定位的鲁棒性与效率。本文在多个真实数据集与多段场景中验证了方法的有效性与泛化性能。本文部分章节的方法已作为对比方法在其他相关学术研究中得到了验证与拓展应用。此外,本文设计了港口环境下AGV导航系统,并验证了高精度地图构建与定位的有效性。
黄梦石[3]（2019）在《存量规划视角下哈尔滨城市建设用地调控研究》文中认为伴随着我国城市经济增速放缓,超大、特大城市规模增长速度也逐渐减缓,城市建设用地开发总量受限,城市空间发展模式逐渐从“增量扩张”向“存量优化”方向转型。面对城市空间转型发展趋势,如何对城市建设用地的空间结构与布局进行科学的调整与有效的控制,是积极应对城市空间发展转型、落实生态文明建设策略的关键所在。论文基于城市空间发展从“增量扩张”向“存量优化”转型的研究背景,以我国特大城市哈尔滨为研究对象,探讨2035年城市建设用地的发展规律、挖掘存量用地与增量用地的空间布局、提出存量规划视角下哈尔滨城市建设用地调控的实施路径,积极响应城市空间发展政策。全文在“理论认知—规律判断—用地评价—情景选择—方案实施”的技术路线下展开研究。“理论认知”——以我国城市发展的宏观背景与政策为导向,对存量规划的内涵与方法、城市建设用地调控的目标与手段进行基本解析,指出存量规划视角下城市建设用地的调控内容不仅包括城市建设用地外部增量用地的控制,还包括内部存量用地的调整研究。从内部存量用地和外部增量用地两方面对城市建设用地调控的相关技术方法进行梳理,为城市空间规划的转型发展研究提供理论与技术支持。“规律判断”——以遥感影像、统计数据、规划资料等多源数据为基础,判断哈尔滨城市建设用地的变化规律与影响机制。一方面,对2000年以来哈尔滨城市建设用地的时空变化特征进行分析;定量判别城市建设用地变化的影响因素,以此作为引导与约束城市外部扩张用地增长的规则条件。另一方面,结合国内外城市更新实践经验与哈尔滨城市更新问题,提取哈尔滨城市建设用地内部更新的影响因素,并阐释哈尔滨城市建设用地更新的影响机制,以此作为评估内部存量用地再开发潜力的基础与依据。“用地评价”——通过分析城市内部存量用地的调整目标,结合哈尔滨城市建设用地内部更新的影响因素,构建了存量用地再开发潜力评价体系。结合现状调查资料与POI数据,通过再开发潜力综合指数的计算划定内部存量用地的再开发适宜性分区;结合哈尔滨实际情况确定2035年内部存量用地的调整规模,提取内部存量用地的空间范围,分析内部存量用地的现状存在问题及其调整方式。“情景选择”——运用经济学、统计学和生态学方法,预测城市建设用地调控总规模,在内部存量用地分担一部分调控规模的基础上,确定外部增量用地的控制规模;综合考虑社会、经济、空间等要素对城市外部增量用地的引导作用和生态安全格局的约束作用,基于元胞自动机模型、逻辑斯特回归模型与最小累积阻力模型构建外部增量用地模拟的集成模型,对2035年哈尔滨城市建设用地进行控制模拟,预测不同规划情景下外部增量用地的空间分布范围,运用景观格局指数评价与比较不同规划情景的调控效果。“方案实施”——在分析存量规划视角下城市建设用地调控的优势基础之上,结合内部存量用地和外部增量用地的空间布局,从存量用地的老旧住区、老工业区、待开发区和增量用地的生态控制线、城市开发边界、新增用地三方面分别提出城市建设用地调控的规划策略与实施保障措施,为开展2035年哈尔滨城市总体规划编制工作提供理论支撑与实践借鉴。论文针对城市建设用地从“增量扩张”转向“存量提升”的发展阶段,明确其空间发展问题与空间转型必要性,提出存量用地与增量用地二者共存的发展趋势与可行性路径。在理论层面,尝试进行存量规划视角下城市建设用地调控体系及其技术方法的拓展,提升城市总体规划编制的合理性与科学性,为实现城市空间理性有序的发展奠定基础;在实践层面,积极应对哈尔滨城市空间转型发展趋势,增强城市总体规划的时效性,推动哈尔滨积极落实“盘活存量,做优增量”策略,也为其他特大城市的新一轮总体规划编制提供借鉴。
王国芹[4]（2019）在《栅格图像在AutoCAD中的间接校正》文中研究说明在AutoCAD中,使用“对齐”命令可同时完成对象的平移、旋转和缩放,以达到数据配准的目的。若此对象为栅格图像,则可实现栅格图像的校正,此校正方法被称为“对齐法”。然而在使用“对齐法”对卫片进行校正时,发现其校正误差呈现两极分化:两个控制点连线上校正误差是最小的,距离此连线越远,校正误差越大。为解决这一问题,本文做了以下工作。1、分析并指出了“对齐法”校正误差呈两极分化的根本原因,即只能使用两对源点和目标点,对象的平移、旋转和缩放操作都是基于这两对源点和目标点来完成的;2、分析并总结了栅格图像在AutoCAD中实现精确校正的两个前提条件:条件一,栅格图像的坐标基准和投影必须与项目的坐标基准和投影一致;条件二,栅格图像在x方向和y方向上的采样间隔必须相等;3、提出了一种间接校正思路:首先借助于专业校正软件对原始栅格图像进行校正,然后输出校正后的图像和对应的坐标文件,最后根据坐标文件利用“对齐法”实现输出图像在AutoCAD中的精确校正;4、以JPEG卫片为例,根据间接校正的思路实现了其在AutoCAD中的精确校正;5、总结并提出了栅格图像在AutoCAD中实现精确校正的通用方法--“AutoCAD间接校正法”。结果表明:“AutoCAD间接校正法”不再局限于只使用两对源点和目标点,避免了“对齐法”校正中误差两极分化的问题;另外它不关心栅格图像是否满足那两个前提条件,间接实现了栅格图像在AutoCAD环境中的精确校正,可在实际工作中推广使用。
綦颖[5]（2019）在《二维工程图可分离加密域可逆水印技术研究》文中研究表明近年来,随着云计算的快速发展用户通过云端保存、分发和处理数据可大大降低成本。多媒体文件的云端存储应用变得越来越热门,比如图像、视频和二维工程图形等。然而储存在云端的文件脱离了用户的控制,引发了用户对文件安全与隐私泄露的担忧。为了保护用户的隐私,加密技术已被广泛应用。通过使用安全的加密技术,可以确保云服务商在不知道密钥的情况下无法获取文件的内容。而云端通过可逆的向加密的数字内容中添加一些附加信息,比如标注信息、版权信息等,云服务商可以很好地管理这些加密文件,并通过这些信息判断内容的所有者或完整性。为解决这一问题,加密域可逆水印技术应运而生。该技术首先对载体进行加密以确保数据的安全性,然后通过可逆水印技术把秘密信息嵌入到载体中以实现版权保护、秘密信息传递等功能。当前,加密域可逆水印技术的研究大多集中在栅格图像等冗余性较大的载体,对二维工程图等数据相关性较差的载体研究较少,而二维工程图作为一种重要的制造数据其在云端的安全存储与管理已经成为需要解决的一个重要的问题。此外,大多数加密域可逆水印算法不具备可分离性,即只能在单一的域中提取水印。更重要的是,现有加密域可逆水印算法大多不具有水印提取的鲁棒性,即在对解密后的载体进行一定程度的修改后,无法正确提取水印,无法满足版权认证、载体溯源等应用场景的需要。因此,针对二维工程图形加密域可逆水印技术开展研究具有重要的应用价值。为此,本文针对冗余性较小的二维工程图提出了二种可分离的加密域可逆水印算法。论文的主要工作包括:（1）提出了一种可分离的加密域鲁棒可逆水印方案。为了提升鲁棒性,算法通过结合坐标系转换、密钥散列消息认证码（HMAC）和纠删编码等技术,提出一个新颖的水印映射方法。通过提取几何不变特征利用哈希碰撞产生水印冗余,增强了可逆水印的鲁棒性。同时,为了控制失真,在不同的参数下建立了一个统一的失真控制方法。理论分析与实验表明,所提算法不仅可逆且具有良好的不可见性。与同类算法相比,算法在抵御RST变换、实体重排序等常见操作以及抵御顶点增加、顶点删除等恶意攻击方面均具有良好的鲁棒性。据公开文献,该方案也是首个能分别在明文域和密文域中鲁棒提取水印信息的矢量图水印方案。（2）提出了一种基于整数平移-扩展模型的可分离加密域可逆水印框架。为了提升算法的普适性,该框架中加密算法可任意选择现有的基于顶点感知加密的矢量图加密算法。水印嵌入者可基于整数平移-扩展模型进行水印嵌入,并实现可分离的加密域可逆水印框架。为了控制失真,提出了一种基于直方图平移的加密域可逆水印算法。该算法能够让载体的失真达到模型的下界的同时容量达到模型的上界。理论分析与实验表明,所提算法不仅具有可分离性而且普适强。与同类算法相比,算法在可逆性、不可见性、容量上都具有一些优势。此外算法具有一定的鲁棒性,能够能有效抵御旋转、平移、缩放（RST）攻击。（3）基于Teigha二次开发平台和微软基础类库,以Visual Studio 2015作为集成开发环境,设计实现了一个二维工程图形加密域可逆水印系统。本文的研究成果可应用于云制造环境下的二维工程图隐私保护与密文数据管理,以及其他等隐私保护应用程序。
常小燕[6]（2019）在《采煤塌陷区景观格局演变及生态风险评价研究》文中研究指明我国作为一个能源消费以煤为主的国家,煤炭的产量对国民经济的发展和社会的进步起着举足轻重的作用;煤炭工业的快速发展在带动区域经济发展的同时,也给矿区生态环境带来极大破坏,从而造成矿区人口、资源、环境三者之间的矛盾日益突出,直接影响到区域经济、社会的稳定。因此,深入系统地进行塌陷区景观格局演变特征及土地利用生态风险评价及时空异质性研究,可为矿区采煤塌陷地动态监测和预警提供技术支持,为土地利用时空优化配置提供科学依据,以促进矿区人口、资源、环境的可持续发展。济宁市是全国重要的煤炭生产基地之一,也是采煤塌陷较严重的区域。本研究基于地理学、景观生态学、空间统计学、地统计学等理论,运用遥感、地理信息系统等技术,以济宁市西南部采煤塌陷较严重的微山矿区为例,在进行研究区土地利用数量、方向和空间变化分析的基础上,基于景观生态学的尺度效应理论,进行研究区适宜尺度下景观格局分析及纵向样带上景观格局梯度分析,进而进行土地利用景观格局演变情景模拟,在此基础上,进行矿区土地利用生态风险评价及时空异质性研究。主要研究结果如下:（1）土地利用变化特征分析。结果表明:（1）土地利用类型的数量、方向变化特征是:17年间研究区耕地面积呈波动式减少,城乡建设用地及塌陷积水区2000—2005年增幅较大、增速较快,之后呈缓慢增加趋势,2010—2016年城乡建设用地及塌陷积水区的转出面积多于转入面积,面积在减少。（2）土地利用类型重心变化特征为:水域及耕地的重心偏移方向及距离较大,水域重心总体向西北偏移,耕地总体向东南偏移;其次重心偏移距离较大的为滩涂沼泽和塌陷积水区,滩涂沼泽重心总体向东北偏移,塌陷积水区重心总体向东南及湖区偏移,但偏移方向不大;其他农用地重心总体向西北偏移,偏移方向及距离都不大;城乡建设用地的重心偏移距离最小,总体向东北方向偏移。（2）适宜粒度及幅度下景观格局演变特征分析及梯度分析。结果表明:50 m和250m为研究区较适宜的景观格局空间分析粒度和幅度;景观水平上,2005年以前,研究区景观破碎度较低,优势景观明显,自然连通度较高,2005年之后,景观格局趋于复杂化与多样化,破碎化程度较高,连通度降低,2010年之后,景观格局趋于规整;斑块类型水平上,耕地的斑块类型面积2000—2005年急剧减少,2005—2010年又有所增加,且分布较集中连片;2000年之后,城乡建设用地的面积及聚集度逐渐增大,且分布变得较集中连片;塌陷积水区的面积总体呈增加趋势,分布较零散且连通度较低,2005年之后,塌陷地经过整治之后变得较规整。纵向样带上的景观格局梯度分析表明,在水陆交汇地带、居民点周边、塌陷积水较严重的地区及湖岸周边,景观类型多样,景观形状复杂,且越来越细化,破碎化程度较高,景观优势度、聚集程度和连通度较低。（3）土地利用景观格局演变情景模拟。首先以2005年土地利用类型数据作为基期数据,对2016年土地利用空间分布数据进行模拟预测,并对预测结果进行精度检验;在此基础上,进行研究区2025年自然发展情景、生态保护情景和耕地保护情景下的土地利用空间分布模拟预测。结果表明:2016年模拟结果与2016年实际解译数据的Kappa指数为0.829,说明CLUE-S模型的模拟效果较好。3种情景模式下,其他农用地和水域面积呈增加趋势,耕地、城乡建设用地、塌陷积水区和滩涂沼泽面积都呈减少趋势,且城乡建设用地和滩涂沼泽的面积减少速度最快;生态保护情景下,耕地的减少速度较其他两种情景快,主要转出为了园林地、水域等生态型用地。（4）适宜尺度下土地利用生态风险的时空变化情况及空间异质性研究。结果表明:1km×1km规则网格是最佳研究尺度,在该尺度下研究区土地利用生态风险的空间分布呈集聚模式,且具有较强的空间正相关性;2000—2005年土地利用生态风险在小尺度上的随机变异逐渐被较大尺度上的空间结构性变异所取代,2005年生态风险总的空间变异程度较高,2005—2016年由随机因素引起的空间变异程度增强。17年间土地利用生态风险呈现由中高、高生态风险向中、中低生态风险转变的特征,生态风险稳定区和改善区占区域总面积的79.21%,生态风险有了大幅降低,生态风险恶化区和明显恶化区主要分布在东部矿区周边及道路沿线等人类活动较频繁、地面塌陷较严重的区域。
沈大勇[7]（2018）在《基于深度学习的无序分拣场景感知技术研究》文中研究指明随着快递行业的快速发展以及包裹量的急剧增加,需要大量的物流从业人员完成快递包裹的分拣,人工分拣已经无法满足快递业的高速发展,无序分拣系统逐渐开始引起人们的广泛关注。无序分拣系统具有很高的分拣效率,是替代人工分拣、提高物流作业效率的关键因素。在无序分拣技术中,其最关键的是基于视觉的目标感知技术,如对物体类别、尺寸大小、位置姿态感知等,但是仅仅基于二维图像数据感知物体的三维信息比较困难,近年来随着三维传感器的普及,以及深度学习在三维视觉感知方面的研究深入,使得基于三维数据的深度学习技术在三维感知方面的应用成为可能。本文针对无序分拣场景下视觉感知的主要任务,从分拣场景下多样性数据集的构建、基于二维视觉的目标检测到基于点云数据的三维物体检测来展开研究,主要研究内容和创新点如下:1.提出了基于稀疏实采数据的分拣场景大规模平行数据集构建方法。基于深度学习的目标检测算法依赖于大规模的标注数据,标注的数据集不仅要求数量足够多,而且要求具有丰富的多样性。采用人工采集和标注数据的方式成本高,尤其是三维数据的标注更加昂贵、复杂,且人工采集和标注的数据集存在难以覆盖复杂环境、极端场景样本稀少、训练的模型适应性差等问题。因此,本文提出基于平行视觉的方法构建分拣场景下大规模虚拟数据集方法:一方面基于稀疏实采数据构建分拣场景真实图像“小”数据集并进行人工标注,另一方面利用计算机图形学、图形图像渲染引擎等技术,在虚拟的人工系统里面建立人工分拣场景,模拟复杂的实际分拣场景,生成人工分拣场景图像“大”数据集,最后利用生成的平行图像数据集进行视觉模型训练。该方法能在短时间内生成大量、标注信息全面的高质量标注数据,能在一定程度上解决数据实采困难、人工标注成本高等问题。为了减少真实数据集和虚拟数据集之间的特征差异,我们使用了两种监督领域适应策略进行训练,比单纯使用真实数据训练的检测精度提高了2%以上,说明了我们生成平行数据集的有效性。2.提出了基于视锥点云数据的两阶段三维物体检测方法。针对三维物体的检测问题,由于RGB图像具有丰富的颜色纹理信息,稀疏的三维点云数据具有物体的空间结构信息,为了有效地融合RGB图像和三维点云两种模态的数据,充分利用丰富的RGB图像颜色纹理信息,我们利用RGB图像二维物体检测的结果作为先验知识,在此基础上提取出物体的视锥点云,这样有效的减少了三维物体检测的搜索空间范围,利用点云深度学习网络对物体进行实例分割,并在实例分割的基础之上进行物体三维包围盒的回归。我们提出了基于偏移残差三维包围盒回归Dense Regression方法,并与直接三维包围盒回归的Global Regression方法进行了对比,实验表明基于偏移残差的三维包围盒回归方法的精度优于直接回归的方法。我们提出的三维物体检测方法,能够在没有精确的物体CAD模型的情况下对物体空间位置、物体尺寸、物体旋转姿态共9个自由度进行精确的估计,这也是据我们所知目前第一个面向9个自由度的三维物体检测方法,实验结果表明在置信度为0.7的情况下,我们的三维物体检测Dense Regression模型在easy数据集上面的平均精度均值mAP可以达到76.66%左右,检测的时间为167ms。3.提出了基于栅格点云的端到端三维物体检测方法。由于基于视锥点云的两阶段的三维物体检测的精度很大程度上依赖二维物体检测的结果,而且模型需要分阶段进行训练,因此我们进一步研究了基于栅格点云的端到端三维物体检测网络模型,主要由点云特征学习网络、RGB图像特征学习网络和基于YOLO三维物体检测网络组成,点云特征学习网络将点云数据进行栅格化处理,利用栅格特征编码模型对每个栅格中的点云进行局部特征和全局特征的抽取和融合,获得整个点云栅格特征;利用RGB图像特征学习网络获得的图像特征和点云特征进行进行多尺度的特征融合,输入到基于YOLO三维物体检测网络,直接对物体的类别和物体的9个自由度的位置尺寸姿态分别进行分类和回归估计,和点云图像的特征提取网络进行端到端的训练。实验结果表明,在置信度为0.7的情况下基于栅格点云的三维物体检测在easy数据集上平均精度均值mAP为76.74%,和基于视锥点云三维物体检测Dense Regression模型的精度相当,但是在检测速度上是三维物体检测Dense Regression模型1.5倍。综上所述,本文聚焦快递包裹分拣领域的三维视觉感知方法研究,利用二维和三维深度学习的基本理论,重点研究了真实数据集和虚拟数据集的采集和构造问题,以及基于点云数据的两种三维物体检测方法,这些关键技术和研究成果对无序拣选系统的视觉感知,以及其他柔性智能机器人的视觉识别感知等工作具有重要的理论意义和应用价值。
梁昊[8]（2018）在《基于UNIGINE引擎的三维建筑规划审批辅助系统研究》文中进行了进一步梳理优秀的城市规划是城市健康、快速发展的基础,建筑规划审批则是城市规划的关键部分。现代城市建筑相比传统建筑更为复杂、立体,基于CAD等传统二维数据的建筑审批方式已经不能满足新时代下建筑审批工作的需求,结合了三维GIS技术和虚拟仿真技术的三维建筑规划审批系统应运而生。三维建筑规划审批系统可以直观的表达出建筑设计方案的效果,丰富建筑规划审批的内容,从而直接有效地解决现代建筑规划审批所遇到的困难。因此研究和推广三维建筑规划审批系统是非常有必要的。本文以南宁市勘察测绘地理信息院的“基于UNIGINE的三维地理信息系统研究”和“五象新区三维规划审批辅助项目”两个项目为背景,以三维GIS技术为切入点,在总结国内外三维地理信息系统研究和应用的基础上,结合虚拟仿真技术和UNIGINE三维引擎,开发了三维建筑规划审批辅助系统,为建筑规划审批工作提供了更为有效和可靠的技术支撑。本论文的主要研究内容如下:（1）基于不同来源的地形图数据和Landsat 8 OLI影像分别提取了DEM数据和土地覆盖数据。利用DEM数据、土地覆盖数据、通用地物贴图,使用UNIGINE三维引擎,研究了与传统三维地形可视化不一样的实现方法。（2）研究并应用3DS MAX模型、BIM模型、实景三维模型和城市相关静态模型如指示牌、路灯和植被模型等,结合三维地形,构建了南宁市五象新区的三维仿真场景。（3）分析了三种不同角色的用户需求,设计了系统的框架、功能和数据库。研究了系统主体功能的实现原理和算法,实现了基于UNIGINE引擎的三维建筑规划审批辅助系统,为城市规划管理部门提供了技术支撑,提升业务水平和工作效率。
刘科[9]（2019）在《基于古建筑保护修缮需求的三维激光几何信息采集应用研究》文中研究表明中国文化悠久的历史给我们留下了丰富的历史建筑资源:截止至2016年,国务院公布的全国重点文物保护单位总计4296处,省级文物保护单位上万处,市、县级保护单位及未列入各级文物保护单位的不可移动文物数十万处。同时,中国文物建筑分散极广,遍布全国多个省市。文物建筑点多面广带来的问题是中国古建筑的资料存档、保护修缮工作量需求极大;但我国的文物保护专业人员数量却明显偏少[1],队伍整体水平也偏低。并且,以木质材料为主的中国古建筑,其材料特质和特性决定了其保存难度大,保存时间短。木材易腐易燃,一旦发生自然因素破坏或人为因素损毁[2],其研究领域与文化领域的价值损失不可估量,且永不可逆。而现阶段想要降低损失的危害和风险,就必须做好文物建筑的资料保存工作和测绘工作。传统古建筑测量多采用人工现场借助直尺、卷尺等传统工具和全站仪、激光测距仪等测绘工具对古建关键位置进行单点采集测绘,测绘效率低下,人工干预性大。而上世纪九十年代中期开始出现的三维激光扫描技术通过高速激光密集打点进行扫描测量,可以快速、海量采集空间点位信息。同时,其非接触、数字化、自动化的特性也在文物建筑数字化保护的领域具有天然优势。在国际文化遗产保护界已越来越引起关注,并成功运用在不少文物建筑保护工程当中。该技术自引入到中国古建筑测绘领域后,近十年来虽然已进行了大量文物建筑的采集与测绘工作,但由于专业人员缺乏,技术更新换代较快,以及缺乏相应的行业标准,三维激光采集技术一直缺少在整体上能够应用到中国古建筑保护修缮工作中的技术与方法体系,以及与之有关的针对性研究。尤其在中国古建筑扫描测绘工作中,普遍存在着方法不适用、成果不实用的问题。因此,在当前文物建筑数量众多、保护人员严重缺乏的矛盾面前,以古建保护修缮需求为研究目的,对三维激光扫描技术进行适宜方法、流程及应用研究是非常重要且十分必要的。本文从三维激光技术领域中常被滥用和错用的精度研究及布站研究入手,根据中国古建筑保护修缮的测绘及制图标准,以理论研究与实验相结合,实际需求与实践相结合的研究方法,针对以下内容进行了整理及研究:（1）通过原理分析及实地实验,对三维激光采集技术应用于测绘领域中最重要的精度问题进行深入了解,测试影响测量精度的因素及关系,总结提高测绘精度的适宜方法。（2）根据中国古代木构建筑测量及保护修缮制图需求,通过引入传统测量标准,在满足资料保存精度和原真性的基础上,研究系统科学的布站方案,并结合设备性能及特点制定三维古建采集适应精度采集方案。（3）通过设计试验,验证三维数据拼接精度的影响因素,研究点云格式、抽析比率对于拼接精度的影响,及不同主流点云平台自动拼接精度比较,验证整体控制网在三维古建筑采集中的必要性（4）通过试验研究各种不同格式点云数据的存储方式,了解海量数据的存储原理及压缩方式,从大量点云格式中优选出适宜存储格式和压缩方式。并利用置换贴图技术改变传统数据压缩思路,利用降维手段提高数据压缩比,针对海量数据进行有效的优化,使其适用于中国古代建筑,尤其是官式建筑的巨大规模的调用、呈现与研究应用。（5）根据中国古建筑保护修缮刚性需求,总结、归纳现阶段三维扫描数据向AutoCAD矢量工程图转化的多种途径与方法,加强三维扫描技术在古建保护修缮领域的适用性与实用性,解决现阶段海量建筑资料保存需求。在本课题研究开展的过程中,北京工业大学有幸承担了由北京市文物局主导的北京市85处重点文物保护单位,总计1097个单体建筑的的数字化采集与存储项目,为采集数据优化及研究提供了大量宝贵的实践经验和研究样本。
刘学杰[10]（2016）在《扫描图像矢量化中图像纠正方法的技术探讨》文中提出在对图像扫描矢量化的过程中不可避免地要出现误差,这就要求我们对其进行图像纠正。根据误差的不同,我们可以选取不同的方法进行图像纠正,如赫尔默特、仿射变换、线性变换、二次变换及三次变换等。本文对这些变换进行一一分析与探讨,从而确定在适当的情况下选择相匹配的图像纠正方法。
二、CAD下栅格图像纠正研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、CAD下栅格图像纠正研究（论文提纲范文）
（1）SLAM系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1. 视觉SLAM研究现状 |
| 1.2.2. 基于动态场景下SLAM系统研究现状 |
| 1.2.3. 基于SLAM系统的地图构建研究现状 |
| 1.2.4. 基于地图定位研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 基于动态场景下的SLAM系统研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ORB_SLAM2关键技术介绍 |
| 2.2.1 系统前端特征匹配和跟踪 |
| 2.2.2 非线性优化 |
| 2.2.3 回环检测 |
| 2.3 基于动态场景下的SLAM系统框架 |
| 2.3.1 目标检测模块 |
| 2.3.2 粗略跟踪 |
| 2.3.3 可靠特征点的选取 |
| 2.4 实验验证分析 |
| 2.4.1. 数据集中的实验 |
| 2.4.2. 实际场景中的实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于复杂环境下的地图构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 适用于复杂场景下的地图构建 |
| 3.2.1 点云地图的生成 |
| 3.2.2 八叉树地图 |
| 3.2.3 栅格地图 |
| 3.2.4 适用于动态场景下的语义地图 |
| 3.3 实验验证分析 |
| 3.3.1 基于传统方法的稠密点云地图及八叉树地图构建 |
| 3.3.2 基于视觉传感器下栅格地图的构建方法 |
| 3.3.3 基于动态场景下的语义地图的构建方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章. 基于地图的定位技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于地图的定位研究 |
| 4.3 基于语义地图的SLAM变化检测模块 |
| 4.4 实验验证分析 |
| 4.4.1 基于地图的定位方法的模块验证 |
| 4.4.2 基于语义地图的SLAM变化检测模块验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章. 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文及专利目录 |
（2）数据驱动的移动机器人鲁棒高效定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 前端特征提取与匹配 |
| 1.2.2 后端定位模式 |
| 1.2.3 学习模式下的机器人定位 |
| 1.3 本文研究内容与贡献 |
| 1.4 本文数据来源 |
| 1.4.1 实物平台采集数据 |
| 1.4.2 公开数据集 |
| 1.5 本文组织结构与关联 |
| 第2章 三维激光地点重识别与全局定位 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 全局定位系统概述 |
| 2.3 基于孪生网络的地点重识别 |
| 2.3.1 三维到二维:朝向不变性特征 |
| 2.3.2 二维到一维:孪生神经网络 |
| 2.4 蒙特卡洛全局定位 |
| 2.4.1 全局特征地图构建 |
| 2.4.2 基于GMM观测的蒙特卡洛定位 |
| 2.4.3 能观性证明与讨论 |
| 2.5 实验结果 |
| 2.5.1 样本生成与网络训练 |
| 2.5.2 地点重识别方法对比 |
| 2.5.3 定位概率对比 |
| 2.5.4 全局定位评估 |
| 2.5.5 计算效率评估 |
| 2.5.6 基于闭环检测的大范围点云地图构建 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 三维激光定位失败的检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 定位失败检测方法 |
| 3.2.1 点云匹配的特征提取 |
| 3.2.2 逻辑回归模型 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 定位失败界限 |
| 3.3.2 模型评估 |
| 3.3.3 长期定位下的拓展研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于GAN的异构雷达定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 异构雷达定位方法 |
| 4.3 毫米波雷达风格迁移 |
| 4.4 蒙特卡洛定位 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.5.1 风格迁移比较 |
| 4.5.2 位姿跟踪评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 端到端的可微分异构雷达定位 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可微分观测模型 |
| 5.2.1 异构雷达特征提取 |
| 5.2.2 相似度穷举与位姿回归 |
| 5.3 可微分卡尔曼滤波 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 网络结构与训练策略 |
| 5.4.2 消融实验 |
| 5.4.3 位姿跟踪结果 |
| 5.4.4 动态环境的适用性 |
| 5.4.5 效率评估 |
| 5.4.6 大偏移位姿的估计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 三维激光点云地图压缩 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 知识蒸馏的点云地图压缩方法 |
| 6.3 基于整数线性规划的地图压缩 |
| 6.3.1 地图点权重估计 |
| 6.3.2 整数线性规划求解 |
| 6.3.3 大规模规划的近似求解 |
| 6.4 基于随机森林的地图压缩 |
| 6.4.1 点云特征提取 |
| 6.4.2 随机森林模型 |
| 6.5 实验结果 |
| 6.5.1 地图构建与参数选择 |
| 6.5.2 近似求解结果 |
| 6.5.3 两种压缩方法比较 |
| 6.5.4 激光雷达位姿跟踪 |
| 6.5.5 毫米波雷达位姿跟踪 |
| 6.5.6 效率评估 |
| 6.5.7 随机森林模型的泛化 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 港口AGV无轨导航系统 |
| 7.1 项目背景和意义 |
| 7.2 系统设计 |
| 7.2.1 硬件系统 |
| 7.2.2 软件与算法 |
| 7.3 系统验证 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 本文总结 |
| 8.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的学术成果 |
（3）存量规划视角下哈尔滨城市建设用地调控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念及研究范围 |
| 1.3.1 相关概念 |
| 1.3.2 研究范围 |
| 1.4 国内外相关研究 |
| 1.4.1 国内相关研究 |
| 1.4.2 国外相关研究 |
| 1.4.3 国内外文献综述简析 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 研究框架 |
| 第2章 研究基础 |
| 2.1 城市建设用地调控的理论基础 |
| 2.1.1 精明增长理论 |
| 2.1.2 土地经济学理论 |
| 2.1.3 承载力理论 |
| 2.1.4 景观生态学理论 |
| 2.2 存量规划的研究视角解析 |
| 2.2.1 存量规划相关概念辨析 |
| 2.2.2 存量规划的发展概况 |
| 2.2.3 存量规划的研究内容 |
| 2.2.4 存量规划与城市建设用地调控的关系 |
| 2.3 存量规划视角下城市建设用地调控方法 |
| 2.3.1 城市建设用地的影响因素分析方法 |
| 2.3.2 城市建设用地的规模预测方法 |
| 2.3.3 内部存量用地调整的评价方法 |
| 2.3.4 外部增量用地控制的模拟方法 |
| 2.3.5 城市建设用地的调控效果检验方法 |
| 2.4 相关实践案例 |
| 2.4.1 深圳市存量挖潜 |
| 2.4.2 北京市减量发展 |
| 2.4.3 上海市规模负增长 |
| 2.4.4 成都市刚性管控 |
| 2.4.5 相关经验借鉴 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 哈尔滨城市建设用地变化特征与影响机制解析 |
| 3.1 城市发展概况 |
| 3.1.1 社会经济发展概况 |
| 3.1.2 土地利用发展概况 |
| 3.1.3 数据来源与预处理 |
| 3.2 城市建设用地变化特征与规律 |
| 3.2.1 内部更新特征 |
| 3.2.1 外部扩张特征 |
| 3.2.3 变化规律 |
| 3.3 城市建设用地变化的影响机制 |
| 3.3.1 影响因子体系构建 |
| 3.3.2 影响因子确定 |
| 3.3.3 影响机制阐释 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 哈尔滨城市内部存量用地的再开发潜力评价 |
| 4.1 再开发潜力评价框架建立 |
| 4.2 再开发潜力评价体系构建 |
| 4.2.1 再开发潜力评价体系构建原则 |
| 4.2.2 再开发潜力评价指标体系建立 |
| 4.2.3 再开发潜力评价标准确定 |
| 4.3 再开发潜力评价指数计算 |
| 4.3.1 再开发潜力评价数据库建立 |
| 4.3.2 再开发潜力单因子指数计算与分析 |
| 4.3.3 再开发潜力综合指数计算与分析 |
| 4.4 内部存量用地调整的区划 |
| 4.4.1 内部存量用地调整规模确定 |
| 4.4.2 内部存量用地调整分区划定 |
| 4.4.3 内部存量用地现状问题分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 哈尔滨城市外部增量用地的控制模拟 |
| 5.1 外部增量用地控制规模预测 |
| 5.1.1 基于经济学模型的理论规模预测 |
| 5.1.2 基于用地发展规律的经验规模预测 |
| 5.1.3 基于承载力的极限规模预测 |
| 5.1.4 外部增量用地控制规模的整合 |
| 5.2 外部增量用地控制模拟的集成模型构建 |
| 5.2.1 集成模型的组成模块 |
| 5.2.2 生态安全格局的约束条件 |
| 5.2.3 外部增量用地的变化概率 |
| 5.2.4 外部增量用地的空间模拟 |
| 5.3 基于集成模型的外部增量用地的情模拟 |
| 5.3.1 外部增量用地控制的情景设计 |
| 5.3.2 外部增量用地控制的情景模拟 |
| 5.3.3 外部增量用地模拟的效果检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 哈尔滨城市建设用地的调控路径 |
| 6.1 城市建设用地调控模拟结果整合 |
| 6.2 哈尔滨内部存量用地的调整路径 |
| 6.2.1 老旧住区的品质提升 |
| 6.2.2 老工业区的转型更新 |
| 6.2.3 待开发区的高效利用 |
| 6.3 哈尔滨外部增量用地的控制路径 |
| 6.3.1 生态控制线的刚性约束 |
| 6.3.2 城市开发边界的底线限制 |
| 6.3.3 新增用地发展的弹性引导 |
| 6.4 哈尔滨城市建设用地调控的实施保障措施 |
| 6.4.1 完善空间规划的编制体系 |
| 6.4.2 拓展内部存量用地调整的资金支持 |
| 6.4.3 健全外部增量用地控制的政策法规 |
| 6.4.4 加强全过程的公众参与 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）栅格图像在AutoCAD中的间接校正（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容及结构编排 |
| 1.3.1 研究内容及技术路线 |
| 1.3.2 结构编排 |
| 第二章 栅格图像的几何精校正 |
| 2.1 栅格图像及坐标文件的使用 |
| 2.1.1 栅格图像及常见格式 |
| 2.1.2 坐标文件简介及使用 |
| 2.2 遥感图像的几何精校正 |
| 2.2.1 几何精校正的定义 |
| 2.2.2 几何精校正实现步骤及影响因素 |
| 2.3 常见的几何精校正软件 |
| 2.3.1 基于Global Mapper的几何精校正 |
| 2.3.2 基于Arc GIS的几何精校正 |
| 2.4 AutoCAD“对齐法”校正 |
| 第三章 栅格图像在AutoCAD中的间接校正实现 |
| 3.1 选择控制点并实测其坐标 |
| 3.2 基于校正软件的几何精校正 |
| 3.2.1 基于GM软件的几何校正及输出 |
| 3.2.2 基于Arc GIS软件的几何校正及输出 |
| 3.3 “对齐法”校正 |
| 3.4 校正精度评定 |
| 3.4.1 基于GM间接校正的精度评定 |
| 3.4.2 基于Arc GIS间接校正的精度评定 |
| 3.5 间接校正方法说明 |
| 第四章 间接校正方法在地震勘探中的应用实例 |
| 4.1 项目踏勘及设计 |
| 4.2 测量建网设计 |
| 4.3 测量图上设计 |
| 4.4 点位检查 |
| 4.5 野外安全指导 |
| 4.6 最终地形图的展绘 |
| 4.7 校正扫描地形图 |
| 总结及展望 |
| 1 总结 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的论着及取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）二维工程图可分离加密域可逆水印技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 二维矢量图形可逆水印 |
| 1.2.2 加密域可逆水印 |
| 1.2.3 当前存在的问题 |
| 1.3 本文的主要工作及其组织结构 |
| 1.3.1 本文的主要工作 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 第2章 加密域可逆水印理论及基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 二维工程图形载体特征简介 |
| 2.3 加密域可逆水印概述 |
| 2.3.1 加密域可逆水印的概念与框架 |
| 2.3.2 加密域可逆水印的分类 |
| 2.3.3 加密域可逆水印算法的性能评价指标 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 二维工程图可分离加密域鲁棒可逆水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 提升水印鲁棒性的相关技术介绍 |
| 3.2.1 基于图形最小包围圆的极坐标系 |
| 3.2.2 基于HMAC的水印映射方法 |
| 3.2.3 纠删码 |
| 3.3 算法框架 |
| 3.3.1 图形加密 |
| 3.3.2 水印嵌入 |
| 3.3.3 水印提取与图形恢复 |
| 3.3.4 图形解密 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验结果 |
| 3.4.2 编码方案与容量分析 |
| 3.4.3 图形加密的性能分析 |
| 3.4.4 可逆性分析 |
| 3.4.5 直接解密对图形质量的影响分析 |
| 3.4.6 鲁棒性分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于整数平移-扩展模型的二维工程图可分离加密域可逆水印 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 针对现有二维矢量图加密算法的分析 |
| 4.3 已有可逆嵌入模型的分析 |
| 4.3.1 基于整数的通用平移-扩展模型 |
| 4.3.2 通用平移-扩展模型的容量与失真分析 |
| 4.4 一种基于直方图平移的二维工程图可分离加密域可逆水印算法 |
| 4.4.1 图形加解密 |
| 4.4.2 水印嵌入 |
| 4.4.3 水印提取与图形恢复 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 实验结果 |
| 4.5.2 容量分析 |
| 4.5.3 图形加密的性能分析 |
| 4.5.4 可逆性分析 |
| 4.5.5 直接解密对图形质量的影响分析 |
| 4.5.6 半脆弱性分析 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 系统设计与实现 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.2 加密域可逆水印系统设计 |
| 5.3 加密域可逆水印系统实现 |
| 5.3.1 算法实现 |
| 5.3.2 系统主要功能界面 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读学位期间所获得的研究成果 |
| 附录 B 攻读学位期间所参与的研究项目 |
| 致谢 |
（6）采煤塌陷区景观格局演变及生态风险评价研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 景观格局研究进展 |
| 1.2.2 景观格局演变情景模拟研究进展 |
| 1.2.3 矿区生态风险评价研究进展 |
| 1.2.4 问题分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区位置和范围 |
| 2.1.2 自然条件 |
| 2.1.3 社会经济条件 |
| 2.1.4 矿井及采煤塌陷地分布概况 |
| 2.2 数据来源与预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 2.3 遥感图像分类 |
| 2.3.1 确定矿区土地利用分类体系 |
| 2.3.2 分类方法 |
| 2.3.3 矿区土地利用分类 |
| 2.3.4 分类结果精度评价 |
| 3 矿区土地利用变化分析 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 土地利用类型的数量变化 |
| 3.1.2 土地利用变化方向分析 |
| 3.1.3 土地利用类型重心转移 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 土地利用类型数量变化特征分析 |
| 3.2.2 土地利用类型变化方向分析 |
| 3.2.3 土地利用类型重心变化分析 |
| 4 矿区土地利用景观格局时空演变特征分析 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 景观指数的选取 |
| 4.1.2 景观指数粒度效应分析方法 |
| 4.1.3 面积信息守恒评价方法 |
| 4.1.4 景观格局变化分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 适宜空间分析粒度的选取 |
| 4.2.2 适宜空间分析幅度的选取 |
| 4.2.3 适宜尺度下景观格局变化特征分析 |
| 5 矿区土地利用景观格局演变情景模拟 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 CLUE-S模型原理及模拟过程 |
| 5.1.2 模拟尺度的确定 |
| 5.1.3 驱动因子的选择及数据处理 |
| 5.1.4 CLUE-S模型的参数设置 |
| 5.1.5 各土地利用类型与驱动因子的空间分析 |
| 5.1.6 土地利用需求文件设置 |
| 5.2 情景模拟结果 |
| 5.3 模拟结果精度验证 |
| 5.4 矿区未来土地利用情景模拟 |
| 5.4.1 不同情景模式下未来土地利用需求量预测 |
| 5.4.2 不同情景模式下未来土地利用空间分布预测 |
| 6 基于土地利用景观格局变化的区域生态风险评价 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 采样方法 |
| 6.1.2 土地利用生态风险指数的构建 |
| 6.1.3 空间统计分析 |
| 6.2 矿区土地利用生态风险的空间自相关分析 |
| 6.2.1 全局空间自相关分析 |
| 6.2.2 局域空间自相关分析 |
| 6.3 土地利用生态风险的半方差分析 |
| 6.3.1 土地利用生态风险的尺度效应分析 |
| 6.3.2 适宜尺度下土地利用生态风险的半方差分析 |
| 6.4 土地利用生态风险的克里格插值及精度评定 |
| 6.5 土地利用生态风险的时空异质性分析 |
| 6.5.1 时间变化 |
| 6.5.2 空间变化 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（7）基于深度学习的无序分拣场景感知技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关研究工作 |
| 1.2.1 无序拣选系统发展现状 |
| 1.2.2 相关数据集 |
| 1.2.3 二维物体的检测 |
| 1.2.4 三维物体的检测 |
| 1.3 论文的研究内容和贡献 |
| 1.4 论文的结构 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 平行视觉 |
| 2.2 基于深度学习的二维物体检测 |
| 2.2.1 基于区域建议Faster R-CNN网络 |
| 2.2.2 无区域建议YOLO网络 |
| 2.3 基于深度学习的三维物体检测 |
| 2.3.1 三维物体检测问题 |
| 2.3.2 基于Pointnet的点云处理 |
| 2.3.3 三维物体检测 |
| 2.4 评价指标 |
| 2.4.1 交并比(IOU) |
| 2.4.2 精度(Precision)和召回率(Recall) |
| 2.4.3 平均精度(AP)和平均精度均值(mAP) |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于稀疏实采数据的分拣场景平行视觉数据集构造 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分拣场景真实数据集的构建 |
| 3.2.1 数据集采集要素分析 |
| 3.2.2 RGBD数据采集及点云生成 |
| 3.2.3 数据标注及统计分析 |
| 3.3 分拣场景人工数据集的构建 |
| 3.3.1 数据集生成要素分析 |
| 3.3.2 数据集构建流程 |
| 3.3.3 人工数据集的统计分析 |
| 3.4 数据集有效性验证 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 实验过程 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于视锥点云的两阶段三维物体检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于视锥点云的三维物体检测的网络模型 |
| 4.2.1 模型框架 |
| 4.2.2 基于二维物体检测的视锥点云抽取网络 |
| 4.2.3 基于Pointnet物体点云实例分割网络 |
| 4.2.4 基于偏移残差的三维包围盒回归网络 |
| 4.2.5 多任务的损失函数 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 数据集 |
| 4.3.2 模型训练 |
| 4.3.3 视锥点云实例分割实验 |
| 4.3.4 视锥点云包围盒回归实验 |
| 4.3.5 三维物体检测实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于栅格点云的端到端三维物体检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于3DYOLO三维检测网络模型 |
| 5.2.1 点云的特征学习网络 |
| 5.2.2 RGB图像特征学习网络 |
| 5.2.3 3DYOLO三维检测网络 |
| 5.2.4 多任务损失函数 |
| 5.2.5 物体检测推断流程 |
| 5.3 实验分析 |
| 5.3.1 数据预处理 |
| 5.3.2 实验设置 |
| 5.3.3 模型训练 |
| 5.3.4 与基于视锥点云结果对比分析 |
| 5.3.5 不同损失函数的对比分析 |
| 5.3.6 基于图方法的参数灵敏度实验 |
| 5.3.7 检测结果可视化分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）基于UNIGINE引擎的三维建筑规划审批辅助系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术难点和需要解决的问题 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.3.4 论文内容与结构 |
| 第二章 基础理论与技术基础 |
| 2.1 建筑规划审批的相关理论 |
| 2.1.1 城市规划的概念 |
| 2.1.2 建筑审批的内容 |
| 2.2 三维GIS技术概述 |
| 2.2.1 三维GIS简介 |
| 2.2.2 三维GIS的数据结构 |
| 2.2.3 三维GIS空间分析 |
| 2.2.4 三维GIS可视化 |
| 2.3 虚拟仿真技术和UNIGINE引擎介绍 |
| 2.3.1 UNIGINE引擎简介 |
| 2.3.2 Shader着色器技术介绍 |
| 2.3.3 粒子系统 |
| 2.3.4 包围盒和碰撞检测技术 |
| 2.4 Qt开发框架和SQL Server2014 数据库简介 |
| 2.4.1 Qt开发框架概述 |
| 2.4.2 SQL Server2014 简介 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基础数据准备与三维仿真场景的建立 |
| 3.1 三维仿真场景建立流程 |
| 3.2 三维地形的建立 |
| 3.2.1 方案设计 |
| 3.2.2 DEM数据获取 |
| 3.2.3 土地覆盖信息提取 |
| 3.2.4 数据预处理 |
| 3.2.5 三维地形可视化实现 |
| 3.3 三维建筑建模 |
| 3.3.1 建模技术标准 |
| 3.3.2 3DS MAX模型 |
| 3.3.3 BIM模型 |
| 3.3.4 倾斜摄影模型 |
| 3.4 三维场景集成 |
| 3.4.1 三维模型的导出 |
| 3.4.2 模型导入UNIGINE |
| 3.4.3 植被、小品模型处理 |
| 3.5 三维场景渲染优化 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统需求分析与设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 系统管理员 |
| 4.1.2 政府部门 |
| 4.1.3 业主 |
| 4.2 功能需求分析 |
| 4.3 运行环境需求分析 |
| 4.3.1 操作系统 |
| 4.3.2 软件配置 |
| 4.3.3 硬件配置 |
| 4.4 系统框架设计 |
| 4.5 系统功能设计 |
| 4.6 数据库设计 |
| 4.6.1 数据库设计思想 |
| 4.6.2 数据库设计原则 |
| 4.6.3 数据库主体元素关联 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统功能的实现和应用 |
| 5.1.1 系统主体界面 |
| 5.1.2 三维场景漫游 |
| 5.1.3 天气特效 |
| 5.1.4 建筑属性查询 |
| 5.1.5 空间测量 |
| 5.1.6 日照分析 |
| 5.1.7 视域分析 |
| 5.1.8 坡度分析 |
| 5.1.9 填挖方分析 |
| 5.2 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、攻读硕士学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）基于古建筑保护修缮需求的三维激光几何信息采集应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 三维激光采集技术概述 |
| 1.1.2 三维激光在中国古建信息采集中的优势 |
| 1.1.3 三维激光在中国古建筑信息采集中的不足 |
| 1.2 国内外研究文献及成果综述 |
| 1.2.1 国外研究文献及成果综述 |
| 1.2.2 国内研究文献及成果综述 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 三维激光扫描古建筑采集精度研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 三维扫描采集的原理 |
| 2.2.1 TOF飞时测距类激光扫描原理 |
| 2.2.2 结构光三维扫描原理 |
| 2.3 影响三维采集精度的因素 |
| 2.3.1 正确认识三维扫描的“精度” |
| 2.3.2 三维扫描误差产生原因分析 |
| 2.4 扫描距离与入射角对精度的影响 |
| 2.5 三维扫描点云精度分析判定 |
| 2.5.1 实验仪器 |
| 2.5.2 实验过程 |
| 2.6 其他影响点云数据质量因素 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 三维激光扫描古建筑采集布站研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 与大地坐标对接的局域网布设研究 |
| 3.2.1 古建室外控制局域网布设 |
| 3.2.2 古建室内控制局域网布设 |
| 3.2.3 控制网及大地坐标的导入与使用 |
| 3.3 三维激光扫描布站研究 |
| 3.3.1 布站优化的理论可行性 |
| 3.3.2 以工程图为标准的布站优化研究 |
| 3.4 三维采集仪器介绍与选型 |
| 3.4.1 TLS类三维激光扫描仪 |
| 3.4.2 其他扫描仪类型 |
| 3.4.3 采集需求与对应扫描仪选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 三维数据拼接研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 点云测量误差及拼接影响研究 |
| 4.2.1 测量误差试验 |
| 4.2.2 拼接测量精度影响试验 |
| 4.2.3 点云误差及拼接试验总结 |
| 4.3 主流平台自动拼接流程及精度对比 |
| 4.3.1 Z+F的 Laser Control Scout |
| 4.3.2 FARO的 SCENE |
| 4.3.3 RIEGL的 RiSCAN PRO |
| 4.3.4 精度对比结果 |
| 4.4 人工辅助精调 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 三维数据压缩存储研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 点云数据压缩方式 |
| 5.2.1 点云存储原理及压缩方式概述 |
| 5.2.2 主流点云数据压缩方式 |
| 5.2.3 平台点云数据压缩比例测试 |
| 5.3 通过降维进行压缩的新思路 |
| 5.3.1 基于Mesh模型数据的压缩 |
| 5.3.2 什么是“降维压缩” |
| 5.3.3 置换贴图 |
| 5.3.4 Zbrush制作置换贴图及高模还原 |
| 5.3.5 精度误差及压缩比统计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 三维数据古建筑工程图转化研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 正射影像转化现状三视图研究 |
| 6.2.1 现状正射点云图 |
| 6.2.2 现状正射点云图的优势 |
| 6.2.3 现状正射点云图转化CAD |
| 6.2.4 利用深度学习转化CAD |
| 6.3 三维模型工程图转化研究 |
| 6.3.1 点云截面线辅助建模 |
| 6.3.2 利用特征拟合辅助建模 |
| 6.3.3 利用关键点辅助建模 |
| 6.3.4 以原真性和完整性为基础的复合模型 |
| 6.3.5 三维模型转化CAD图纸 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结语与展望 |
| 7.1 主要成果 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（10）扫描图像矢量化中图像纠正方法的技术探讨（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 矢量化图像纠正的主要内容 |
| 2 采用的工具软件 |
| 3 GIS及地图数字化的过程 |
| 3.1 GIS的数据获取方式 |
| 3.2 扫描矢量化的作业方式 |
| 3.3 扫描矢量化过程 |
| 4 栅格地图图像纠正方法 |
| 5 图像几何纠正的误差控制 |
| 6 结束语 |
四、CAD下栅格图像纠正研究（论文参考文献）
- [1]SLAM系统关键技术研究[D]. 王晨旭. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]数据驱动的移动机器人鲁棒高效定位[D]. 尹欢. 浙江大学, 2021(01)
- [3]存量规划视角下哈尔滨城市建设用地调控研究[D]. 黄梦石. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [4]栅格图像在AutoCAD中的间接校正[D]. 王国芹. 中国石油大学(华东), 2019(09)
- [5]二维工程图可分离加密域可逆水印技术研究[D]. 綦颖. 湖南大学, 2019(07)
- [6]采煤塌陷区景观格局演变及生态风险评价研究[D]. 常小燕. 山东农业大学, 2019(01)
- [7]基于深度学习的无序分拣场景感知技术研究[D]. 沈大勇. 国防科技大学, 2018(01)
- [8]基于UNIGINE引擎的三维建筑规划审批辅助系统研究[D]. 梁昊. 桂林理工大学, 2018(05)
- [9]基于古建筑保护修缮需求的三维激光几何信息采集应用研究[D]. 刘科. 北京工业大学, 2019(03)
- [10]扫描图像矢量化中图像纠正方法的技术探讨[J]. 刘学杰. 测绘与空间地理信息, 2016(09)