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  • 在使用matlab做实验时,我遇到个问题是将个303012的三数组转化成3012的数组,采用平均值的方式,在y轴上取平均 值。首先取平均值matrix = mean(matrix,1);然后size(matrix)发现维度为301*12,把脱狱的维度去掉...

    在使用matlab做实验时,我遇到一个问题是将一个303012的三维数组转化成3012的数组,采用平均值的方式,在y轴上取平均
    值。首先取平均值matrix = mean(matrix,1);然后size(matrix)发现维度为30
    1*12,把脱狱的维度去掉可以使用matrix = squeeze(matrix);
    综上:具体实现代码为:

    matrix = squeeze(mean(matrix,1));
    
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  • 作为个电脑技术男,有时候并不能顺利的理解技术之外的世界 ------ 人的世界。毕竟电脑的本质,只有0和1。无论从单片机,手机,电脑还是巨型机,中央处理器(CPU)处理的不过就是0和1。再无其他。这的确有时候想...

        作为一个电脑技术男,有时候并不能顺利的理解技术之外的世界 ------ 人的世界。毕竟电脑的本质,只有0和1。无论从单片机,手机,电脑还是巨型机,中央处理器(CPU)处理的不过就是0和1。再无其他。这的确有时候想起来会让我们科幻迷失望。整日面对非0即1,非黑即白,非此即彼的技术世界,再看看人类这个物种的千奇百怪,偶尔会感到十分沮丧。想在人类世界中顺利的做事,弄明白人和事理,远比搞清楚技术与工程困难。

        每个人都在迷宫里。技术宅男有技术宅男的困惑。屌丝有屌丝的迷茫。女神也一样有女神的困扰。比如屌丝为地下室的阴冷苦恼,女神为礼物是富二代的宝马而不是他的爱情而哭泣。

        如果不是运气特别不好,我们身边总会有一位或多位过来人,告诉我们路该怎样走会比较快捷。他们有时候是父母,有时候是某位长者。有时候一个道理一听之下,我们轻而易举地明白。 但其实离真正理解,还有无限远的距离。一个极为简单的例子:人应该有思维高度。 这句话无比简单,大家都认可。不过,什么叫高度?什么样的人做什么样的事,怎么去思考事理,就叫有高度了? 诸如此类的例子很多。

     

        为了描述这种感觉,我举个例子。相信所有对享受思考乐趣的人,这是个不错的话题。

        中学我们学习过基本几何知识。一根线,代表的是一维的几何世界。一个面,代表的是二维。一个立方体盒子,代表三维的几何结构(也就是我们现实世界)。

        在一维的世界中,只有唯一一个纬度的移动方向。那就是沿着这根直线移动。注意这根线没有宽度。是无限细的。 假如这个一维世界居住着居民,这个世界的居民只有长度(一根线段)。他们只能顺着直线走来走去。一旦一个居民挡在前面,那么他身后的居民永远无法越过他。因为一维世界没有宽度。居民的眼睛也只能看到前方与后方。

        同样在二维世界中,有了2个纬度。 这个世界的居民就类似生活在一片无限大无限薄的纸片上。这个世界的居民有2个纬度,长和宽。于是居民的形状可以是任意的二维面片。圆,方,五角,或象剪纸那样任意复杂的图样。居民的眼镜如同比目鱼,只能看到前后左右,因为世界没有高度。居民可以在这个平面上任意游走,但是永远不会有厚度。也无法脱离这个平面。

        来到我们熟悉的三维世界,由于有了长宽高3个纬度。于是我们的世界成为了我们世界的模样…… 我们能感知前后,左右,上下。我们能用x,y,z三个数字代表我们这个世界中任意一点位置。假如我们人类去看二维世界的居民,那会类似象在看一群永远趴在地面蠕动的甲虫。这些甲虫只知道在地面上爬来爬去。从不知道往天上看。 如果我们有能力去看见一维世界的居民,那会如同动画片里的景象,一段段的线段在一条无限细的线里面前后移动。

        接下来考验你思维能力的时候到了。 有了一、二、三纬几何世界的概念,为什么不能有四维五纬或者六维的世界?大自然就必须是三维的么?如果有人看过《三体》,应该了解另外一个技术宅对四维几何空间的幻想。在《三体》里,没有什么物理常数是不可改变的。说来也对,凭什么我们这个世界的光速就是30万公里/秒,而不是29万公里/秒或者31万公里/秒呢? 同样为啥宇宙就非得是3维空间的。难道不能是4维或者2维的么。。。(我一定不会和你提《生活大爆炸》里面谢尔多研究的具有11维度的超弦理论的)

        做了那么多铺垫,现在让我们想象一下四维几何世界的样子。 为了想象4维几何世界,我们用一个简单的方法。 想象一维世界时我们用一根线段。想象二维世界我们用一张正方形纸片。三维世界用一个立方体盒子。 四维世界也一样,我们只用想象一个四维盒子就可以了。由于我们人类只能理解三维世界,所以只能从低维往高维去尝试。

        以下是想象的推导:

    我们用一维的线段构建二维的正方形。把一根线段,复制一根。沿着第二维方向平行延展一段距离。这个距离长度和线段一样。这样我们有了2根平行的线段。这两根平行线段构成了一个面,也就是二维世界。两根线段的两端,再用两根一样的线段垂直连接上,这时我们有了一个正方形。这个正方向就在我们构建的二维世界上。

    大概是这样:

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    |         |

    |         |

    |--------

    接下来,用二维世界构建三维。 同样做法,我们复制已经有的这个正方形。沿着第三维(也就是高),平行移动一段距离(这段距离和正方形边长一样)。现在我们就有了2个平行的正方形。我们再用4个一样的正方形,把这平行正方形四条边垂直的连接起来,于是我们得到了一个立方体!这就是现实三维世界里的盒子。

    大概是这样

    \----------\

    | \            \

    |    -----------\

    |   |              |

    |   |              |

    \   |              |

      \|------------

     

     

     

    同样,利用以上的做法,用三维构建四维。我们把三维世界的一个立方体盒子,复制一个,然后往第四维的方向平行移动。。。。。。

    到了这里,我们发现脑子卡壳了。

     

        其实,人类是无法真正想象出第四维的。第四维对人类大脑是陌生且永远无法具象化。因为就像生活在二维平面的甲虫,永远看不到高度。它们眼中只有前后左右。我们生活在三维的人类,也永远想象不出第4个维度。但是不妨碍我们对它进行字面描述。

        假设复制的盒子向第4维平行移动了一个立方体边长的距离。为了构建四维盒子,我们还是按照从二维构建三维立方体的做法一样,我们要用6个三维立方体,连接已有2个立方体的6个面。这样,一个四维盒子就构建成了。可以看成上下2个立方体是盒子的底和盖子。它们俩的6个面由6个立方体连接。

        这是由8个三维立方体垂直组成了8个“面”的四维盒子。犹如三维立方体是由6个二维正方形垂直组成。二维正方形是由4根一维线段垂直组成。(其实一维线段可以看做由2个零维的点连接构成)

     

        看,我们可以很容易的从字面描述一个四维“四方体盒子”的构建。 但是我们大脑永远无法想象和理解这么个玩意儿。 

        借助计算机,也许我们可以绘制出这个四维盒子在三维世界中的投影,再通过三维到二维投影显示在屏幕上。不过,这个经过数次投影的图案,也完全无法通过我们大脑还原回它在四维空间的样子。

     

        这个冗长的例子说明了,其实有些人世间的道理也是一样的。字面上极其容易理解。但我们大脑对这个道理的真正参悟,那就是另外一回事了。有时候,也许一辈子都无法真正理解,犹如人类无法理解四维几何空间的一个盒子一样。

     

        所以,说到思维高度这个问题,我更倾向认为它是个思维维度问题。有时候过来人看到的景象,了解的原理,是在另外一个维度上。虽然真正理解它不应象理解四维几何世界那么绝望。但是难度也异常巨大。这个例子只是想说明,并不是看不到的就不存在。只不过有些事理,以你我的水平无法理解而已。

    转载于:https://www.cnblogs.com/puzzy3d/p/3339940.html

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    ca1a4deb429343ee3046f16e8ecc2804.gif文章转载自微信公众号地理信息世界GeomaticsWorld,版权归原作者及刊载媒体所有。

    5a0b09157cb9c0e45dd582566bbb54a5.png fff0fe6da2100c6af77e684338dac604.gif 作者信息

    华 巍1,2,胡云岗1,2,侯妙乐1,2

    (1. 北京未来城市设计高精尖创新中心 北京建筑大学,北京 100044;2. 北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室,北京 100044)

    【摘要】三维数据融合是计算机视觉与精细化测绘领域的研究热点,在精细测量、风险监测、数据展示等过程中起着重要的作用。目前,测绘领域对三维数据融合的研究集中在地形地物的三维模型融合。本文主要总结了近年来地形地物三维数据融合的基本方法,对三维模型的数据结构、建立方法做了分类,并对几种应用最为广泛的融合方法进行了分析和评述。讨论了相关研究中存在的问题和发展前景,希望能为今后的研究提供帮助。

    【关键词】数据融合;地形模型;地物模型;几何嵌入;DEM 投影

    【中图分类号】P208 

    【文献标识码】

    【文章编号】1672-1586(2018)05-0012-06

    引文格式:华 巍,胡云岗,侯妙乐. 三维GIS数据融合的基本方法与进展[J].地理信息世界,2018,25(5):12-17.

    正文

    0 引言

    三维GIS是在二维GIS的基础上发展起来的新兴科技,它突破了空间信息在二维地图平面中单调表现的束缚,实现了GIS系统的三维数字化,有着更加精准的量测分析、更加直观的展示效果和更加高效的综合管理,在智慧城市、建筑工程、考古文保等领域有着更加广泛的应用。综合考虑三维模型的生产难易、效率和成本,在三维GIS中,地形、地物模型往往采用不同的方法独立构建,因此有着不同的数据结构和特点。以三维地形模型为例,根据构成模型网格类型的不同,三维GIS地形有着规则格网模型和不规则三角网模型之分。而三维地物模型建立的方法更加多样,可以通过三维激光扫描、倾斜摄影测量、专业的三维建模软件或三维GIS系统等得到。在三维GIS中为满足地形、地物模型建模在精度、视觉、查询等各方面的要求,需要进行地物与地形三维模型间的融合,即通过对三维模型的粘贴和修补,达到边界平滑且纹理拼接自然的效果,最终融合成新的三维数字模型。

    地形模型与地物模型融合较早的研究始于1995年,Michael F. Polls等人就通过几何嵌入的方式,将矢量道路数据融入地形格网中,但是该道路模型本身并不具有起伏形态,只是作为矢量数据存在,而且没有解决动态LOD(Level of Detail, LOD)地形模型变化问题。近些年,对于三维模型融合方面的主要问题在于三维GIS系统中,地物模型往往根据水平基准面建立,而规则格网地形基于有起伏特征的DEM(Digital Elevaion model, DEM)建立,从而导致融合后的两种模型之间出现不匹配的现象,典型的就是地物模型悬浮于地形模型之上或者地物模型部分隐藏在地形模型之下,如图1所示。为了解决这一问题,胡璐锦、刘小标、李强等学者根据地形网格类型的不同,将三维GIS地形分为规则格网地形和不规则三角网地形来分别研究相应的模型融合;还有一部分学者则将地物模型分类,分成独立于地形网格和依赖于地形网格的两类地物模型,并进一步细分为点状地物、条带状地物以及面状地物,提出了基于地形改造和基于地物改造的不同融合方法,具有代表性的有王光霞、刘宁、万刚等人。为了便于浏览,Anupam Agrawal, Angelika Weber、Michael F. Polls 、陈国军等人在原有三维模型融合的基础上又加入了对多尺度地形模型的融合研究,完善了三维数据融合后的LOD展示研究。

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    图1 地物模型与地形模型不匹配

    Fig.1 Unmatched terrain model with ground object model

    本文对地形模型与地物模型的融合方法进行了系统分类如图2所示,对近年来提出的各种三维数据融合方法做了总结和评述,并讨论了基于倾斜摄影测量模型融合领域遇到的问题和未来的发展前景。

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    图2 地物与地形模型融合技术路线图

    Fig.2 Roadmap of terrain model fusion with ground object model technology roadmap

    1 三维模型的构建与表达

    常见的三维模型构建方式有4种,见表1:其一是基于主动式采集的三维点云数据,经过去噪、修补、曲面拟合等过程建立三维模型,如图3所示;其二是基于倾斜摄影照片的被动式的深度重构,建立三维模型;其三是使用三维建模软件,如3D MAX、Maya等软件,通过给定的几何信息及拓扑信息制作三维模型,如图4所示;最后一种是利用三维GIS系统设计在CityEngine或ArcGIS软件内建立含有空间拓扑关系的三维模型,如图5所示。

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    表1 常见三维模型对比

    Tab.1 Comparison of common 3D models

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    图3 三维激光扫描仪与点云模型

    Fig.3 3D laser scanner and point cloud model

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    图4 无人机与基于倾斜摄影建立的三维模型

    Fig.4 UAV and 3D model based on oblique photography

    在三维GIS系统中,地形模型一般用两种方式表达,其一是规则格网模型,其二是不规则三角网模型。

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    图5 地形模型的表示方式

    Fig.5 Representation of terrain model

    规则格网模型与不规则三角网模型是地形模型的两种主要表示方式。规则格网模型是由大小固定且带有坐标(表达空间位置)的正方形网格构成,每个网格中的数字代表高程。其优点是数据结构简单,便于使用和管理;缺点是数据体量大,在地势平缓地区易出现冗余数据,而在地形复杂地区则无法较好地体现地势起伏,分辨率较低。

    不规则三角网模型是从不规则分布的数据点生成连续的三角形面来逼近地形表面,可以最大程度地还原地表细微的起伏,较好顾及地形特征,因此又被称为“曲面数据结构”。相比于规则格网模型,不规则三角网模型中顶点分布具有任意性,因此不规则三角网地形模型能够高精度模拟复杂的地形表面,并有数据冗余小,存储效率高,适合多层次表达等特点。但是数据结构和使用管理都很复杂,数据存储量较大,且对于扭曲或翻转的曲面不能很好地表达。

    2 独立于地形的地物模型与地形模型的融合

    独立于地形的地物模型(如植被、建筑模型),融合可简化为空间位置配准。其融合的方式主要有两种:一是对地形模型本身不作修改,直接配准地物模型并叠加,这种方法简单,但融合后极易出现模型之间空洞;另一种方法是对地形网格模型进行裁剪,通过改变地形边界来适应地物模型,使得两者可以紧密融合,这种融合方法精确度较高。因此,目前对独立的地物模型,多采用适当修改地形模型的方法实现三维模型融合。

    2.1 精确匹配融合法

    在独立地物模型与规则格网地形模型的融合中,典型的有建筑模型与地形模型的融合。通过改造地物模型或改造地形模型,相互适应来达到模型融合。该方法采取将建筑模型向下延伸,直到模型所覆盖地形的最低处;或将原始地形进行相对建筑物底面拉高填低的思想来达到融合效果。其实质是地物模型与地形模型在空间位置上的精确匹配,并通过适当修改地形模型来适应地物模型的融入。王爱爱、张锦采取了两种融合方案:一是对地物模型进行修改:以地物模型基准面为标准,构造模型基准面以下部分,补齐与地形模型之间的空洞,达到融合效果;二是对地形模型进行修改:将建筑物模型所属区域内地形高程设置为同一数值,然后将建筑物底面边界格网进行剖分,并融入地形格网实现模型融合。2003年,宋汉辰等人提出了四点匹配的方法,将选取的关键点投影到地形表面,根据不同的视点、调整矩阵等相关信息, 在场景中显示模型的实时姿态,保证了视觉上的模型融合,如图6所示。但这种方法实际上是一种视觉上的模型匹配,三维模型并没有实际融合。在此融合基础上,Arne Schilling等研究并完成了在虚拟现实的服务器下,用不同LOD细节层次来表示复杂的三维要素,进一步实现了三维模型的LOD显示。陈国军、陈庆刚通过扩展变化单元格分辨率,对于特征物轮廓,采用更为精细的规则三角形来描述,并与视点相关的LOD简化技术相结合,来达到三维模型融合的目的。

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    图6 四点精确匹配方法

    Fig.6 Four point exact matching method

    此类融合方法对原始三维模型做了改动,融合后的模型在测量精度上会受到一定影响。而且对于不同分辨率三维模型之间的数据融合,此类方法是否依然有效,期待相关学者的进一步研究。

    2.2 网格顶点预融合法

    网格顶点预融合法是预先将地物模型和地形模型均以网格顶点或点云的方式表达出来,利用点云采样或者约束区域删除网格顶点的方法在点云层面融合地物模型与地形模型,最后将融合好的网格顶点统一构建不规则三角网(Triangulated Irregular Netuwork, TIN)达到融合效果。

    学者李林在统一坐标框架下,将预融合地物模型底平面与其所在的地形看做一体,两者的高程数据都可视为地形高程。这样,只需删除地物模型底平面内影响模型融合的高程数据,再利用Delauney三角网算法生成TIN模型模拟地形,就可以实现地形模型与地物模型的融合。耿中元等人则采取了建立融合缓冲区,并利用倾斜摄影地形模型替代缓冲区内原始地形模型的方法来达到模型的融合,如图7、图8所示。首先分离出倾斜摄影建立的带有少量地形数据的地物模型,其中少量的地形数据使用点云表示,地物模型则使用不规则三角网(TIN) 表示。在融合缓冲区内,使用倾斜摄影建立的少量地形点云模型替代原始地形点云模型,并按照两种地形模型不同的点云密度,依据等差数列获取采样间隔,实现了采样密度的逐渐过渡。最后将融合好的地形点云模型利用Delauney三角网算法统一构造,实现倾斜摄影地物模型与地形模型的融合。

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    图7 融合缓冲区内采样

    Fig.7 Fusion buffer sampling

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    图8 融合缓冲区内点云生成效果

    Fig.8 Integration of the point cloud generation effect in buffer area

    利用融合后的点云数据再次生成不规则三角网,达到模型的融合是网格顶点融合的主要特点。但由于原先的点云数据在数据融合过程中做了删改,重新生成的不规则三角网也会受到相应的影响。特别是基于倾斜摄影测量建立的带有真实纹理的三维模型,由于模型融合后重新生成的不规则三角网较之前的独立模型不规则三角网发生了变化,原先的纹理映射规则已经不再适用于融合后的三维模型,因此,会出现纹理空白、失真等问题。这也是在无人机航测技术发展迅猛的今天,基于无人机航空摄影测量建立的带有真实纹理的三维模型融合过程中,需要进一步研究的问题。

    3 依赖于地形的地物模型与地形模型的融合

    依赖于地形的地物是指这类地物与地形的关系较为紧密,它们大部分镶嵌于地形模型中,可从地形模型中分化出来,与地形的起伏走向关系密切,融合时应充分考虑对地形模型的影响。这一类模型的地物包括道路、河流、湖泊、大面积植被等,此类地物模型与地形模型的融合构建过程实际上就是对多边形进行三角剖分的过程。

    对于依赖于地形的地物模型,可根据其几何形态及自身边界范围内高程值的异同分为两种:

    1)面状分布:自身边界范围内高程值相同,如湖泊、大面积植被等。

    2)条带状分布:自身边界范围内高程值不同,如道路、河流等。

    3.1 DEM格网裁剪融合法

    针对第一种面状分布的地物模型,融合的思想是基于DEM的投影。首先,提取面状地物覆盖区域内所有地物的高程,并求均值,该均值即作为这一区域的高程值H,随后对该区域多边形进行三角剖分。然后,投影该多边形到二维平面上,并与地形模型DEM格网的平面投影求交点,交点的高程值仍赋为H。最后,以网格为单位,对投影重叠部分进行裁减运算,将裁剪后的多边形再次三角剖分,对剖分后三角形的顶点赋以相应的高程,这样就实现了面状地物模型与地形模型的融合。

    针对第二种条带状分布的地物模型,由于对地形模型的影响更大,融合的思想是以地物模型与地形模型的网格交点进行插值三角剖分,如图9、图10所示。以道路模型为例,用道路模型的封闭多边形边界与DEM 网格求交点,并将所有交点插入DEM格网中,然后对有交点的DEM格网三角剖分形成多边形。最后,DEM网格中现有数据的剖分,加上道路的简单剖分,即可实现与地形模型的融合。2005年王光霞等人又在此基础上对融合前后的地形模型进行对比分析,提出了融合算法的有关精度评定,完善了该类型模型的融合方法,并被业内广泛采用。

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    图9 道路与地形数据融合

    Fig.9 Road and terrain data fusion

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    图10 道路与地形数据整体融合效果

    Fig.10 Overall effect of road and terrain data fusion

    利用改造地形模型或者地物模型的方法可以达到两者在三维数据层面的融合,并在视觉上有着良好的体验。但是此类方法对三维模型进行了过多的人为干预,改变了模型原有的尺寸大小,在精细化测绘层面,融合后的模型精度稍显不足,有待通过

    接下来的研究进一步提高。

    3.2 几何嵌入式融合法

    几何嵌入式融合是让地物模型以网格的形式嵌入到地形模型中实现融合,其基本思想是将地物模型的轮廓多边形嵌入地形模型不规则三角网中,根据多边形的影响范围,以多边形边界为约束,构建带有约束条件的Delaunay三角网,来实现地物模型与地形模型的融合。朱娟在处理道路模型与地形融合的过程中,将道路模型视为一个或多个多边形,采用网格索引和方向线段等方法,改进了地形数据组织方式和道路边界的提取算法。然后以道路边界作为约束条件,构建带有约束条件的Delaunay三角网并嵌入地形模型中,最后删除道路边界多边形内的地形三角形,来实现道路与地形的融合,如图11、图12所示。尹小君等人则以建筑模型为研究对象,通过提取建筑物地面轮廓作为对地形模型的影响范围,制定TIN地形模型的限定约束条件,从而实现地形模型与地物模型的三维集成。

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    图11 原始地形三角网

    Fig.11 Primitive terrain triangulation

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    图12 道路几何嵌入融合后效果

    Fig.12 The effect of road geometry embedding after fusion

    使用这种方法融合后的河流、道路、湖面等地物模型往往只是做了简单的三角剖分,模型的弯曲、起伏等特征属性受到了一定的影响。

    4 结束语

    文章归纳了近年来三维数据融合在地形地物模型中的应用与发展,按照独立于地形和依赖于地形的两大类地物模型,对每一类地形地物模型间的三维数据融合方法与研究进展做了总结,并归纳了典型地物模型与地形融合普遍采用的融合方法。近几年,随着航空倾斜摄影测量的发展,利用无人机航测建立的三维模型以其成本低、效率高、模型自带真实纹理贴图的特点被市场广泛认可。但受无人机种类、航高、以及其所搭载摄影平台的影响,基于航空倾斜摄影测量建立的三维模型具有分辨率不一致、模型贴图纹理光线不均匀等特点。如何精准融合此类多分辨率不规则三角网模型,并保持其原有的真实纹理光线均匀,模型边界过渡自然,有待相关学者进一步的研究。而伴随着三维模型精度的不断提升,三维模型融合后的精度也需进一步提升。因此,三维模型的融合需要依托精细化测绘技术,并与地理信息系统及计算机视觉研究相结合,在多源三维数据高精度无缝融合中进行更加深远的研究。

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    编辑:欧雅玟 审核:邹鑫 李斯奇 指导:万剑华教授  
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    3D可视化物联网平台是5G新时代互联网发展战略之一,随着社会与企业管理建设对社会现有的资源比如地上、地下空间数据的要求越来越迫切,而商迪3D使三维实景地图构建的的智慧园区3D可视化系统,可监控园区环境可视化、园区设备可视化、园区安防可视化标准功能,同时实现来往人路径定位,轨迹追踪等功能。以满足各类领域地理信息的管理应用共享的迫切,同时商迪3D还能将三维实景地图运用在智慧车间,智慧电厂,智慧火电站,智能变电站,智慧城市,智慧交通等智能管控平台。让3D可视化物联网平台的监管到的重要信息数据范围从地理信息拓展到.人口、法人、经济等领域,搭建起社会信息资源数据共享平台。
    一:对比传统的园区
    使用3D可视化物联网技术构建的智慧园区比传统的园区监控方式能更加便捷与精准的处理日常事务与突发状况。传统园区是以单一静态地图形式绘制园区整体平面图,并将空间实体和园区相关信息分开管理。而商迪3D目前基于三维实景地图信息技术构建的智慧园区3D可视化物联网信息平台是基于数字园区的理念建立的新型园区信息系统,实现各种方式的园区三维场景浏览、漫游,仿佛置身于真实的园区坏境当中,对整个智慧园区的内部建筑分布、设施摆放、建筑色彩等都能有一个全直观的了解。除了支持常规的鼠标拖拽、滑行等漫游方式外,还能够外接操纵杆、方向盘、触摸屏等各种外设,体验园区内漫游带来的真实感受。
    在这里插入图片描述

    二:智慧园区的主要功能
    (一)三维实景虚实联动

    为了更好的还原园区原有的面貌,在已构造智慧园区三维场景的基础上,还可以进一步对园区每个空间建筑采用全景720°的方式进行展示,实现三维建模场景与全景融合展示,最大程度还原园区真实面貌。实现三维实景地图构建的智慧园区3D可视化场景展示。
    (二)三维地图可视化
    基于自主研发的WebGL三维全息地图引擎,实现智慧园区内建筑场景的3D可视化展现,支持室内室外外地图的同屏展示,针对智慧园区中的重要区域或者设备,地图支持精细化三维可视化模型加载呈现,同时兼容电脑、手机、平板等主流web端和移动端设备,一套三维实景地图即可满足多场景应用。支持智慧园区中的能耗数据、停车数据、访客数据等的3D可视化展示,三维实景地图可根据企业要求提供多种数据展示形式,包含图文标注、图形标注、数据弹框、内嵌页面等多种行书,满足智慧园区场景下的3D数据可视化展示需求。
    (三)智能监控管理
    利用3D物联网可视化的功能,连接智慧园区门禁系统、监/控系统、防盗系统、消防报警系统、身份识别系统、访客管理系统,用户提供了一个安全便捷的通道管理范畴的安全系统。更为智慧园区提供整体的统一的安全管控系统,安全信息采集:提供安全类传感器、隐患采集安全类相关信息,三维实景地图智慧园区3D可视化物联网传感器建设使园区安全信息能及时的反馈到3D可视化系统平台中,推送到相关岗位负责人手中。
    (四)应急报警管理
    为了保障园区安全,需要针对突发事件制定相应的响应策略。通过三维实景地图构建的智慧园区可实现应急预备管理分类,在园区发生突发事件时的根据报警管理系统提供的报警信息,在三维系统对整个智慧园区进行3D信息可视化数据报警定位。可通过红外线报警、电网报警、门禁报警、烟雾报警以及其他类型的报警信息,还可以通过与门禁、广播、视频监控以及其他相关系统的集成实现智慧园区内快速、便捷、智能化的报警管理,满足决策人员对警情的快速把握和分析。
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    三维实景地图与3D可视化物联网平台制作技术可针对智慧园区综合管理云平台对智慧园区内公共区域、各建筑物的电气设备进行自动控制和管理,集“消防、安防、设备、运营、能源“于一体,对设备、人员、业务 进行全局、集中的统一监测和综合管理,并对用户提供信息和通信服务。对园区的所有空调、给水排水、供配电设备、通风、消防、保安设备等进行综合监控和协调,通过可视化交互降低操作门槛,做到“一屏展现、一键管理”,达到“少人工、少差错、省能源、省费用”的目的,使园区内的用户和访客获得了经济舒适、高效安全的环境,使园区的功能应用、服务品质产生质的飞跃。商迪3D通过三维实景地图3D可视化可制作:智慧楼宇,智能安防,物业管理,资产管理,物流管理,企业管理,智慧门店,智慧政务,经营分析,智慧营销,数据可视化等,实现智能商业分析、智慧资产管理、精准营销服务等;提升创业园区附加值,构建智慧创业园区产业生态链,实现智慧运营。

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空空如也

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