导读:本文包含了层次细节模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:模型,层次,细节,信息,建筑,外存,地理信息系统。
层次细节模型论文文献综述写法
胡正华,王尚媛[1]（2019）在《基于多细节路网Voronoi层次模型的最优路径算法》一文中研究指出在构建了基于路段的Voronoi图层及其对应的多细节层次模型的基础上,结合空间层次推理的思想,进一步设计了一种基于路网Voronoi图的最优路径算法:(1)利用起止点所在的Voronoi区域查找路径的主干部分.在找到的路径中,如果相应小区域内对应的道路不连通,则获取相关区域内的次级路网数据及其对应的Voronoi图,继续计算最优路径,直到形成一个连通路段的集合.(2)计算由起止点连接路径主干部分的分支路径.实验结果证明:该算法不仅符合人们对出行线路规划时的思维过程,还能有效地缩短车辆的出行时间,为人们的出行提供可靠、快捷的诱导策略.(本文来源于《华南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
赵迪,陈哲夫,莫操湖,金古月[2]（2019）在《基于细节层次模型的多面体优化探讨》一文中研究指出细节层次模型(Levels of Detail,LOD)可以缓解优化大规模空间数据的实时可视化渲染问题。本文基于LOD技术的基本原理,对优化过程中的模型简化、测量近似误差、视觉误差估计等方面进行了深入探讨,并针对各种算法在多面体简化方面的效率进行比较,阐明了各自的优缺点及应用环境。(本文来源于《数码世界》期刊2019年06期）
孔剑虹,杨超,于晓辉,祁广源,王赜坤[3]（2019）在《基于视点的叁维点云自适应多细节层次模型动态绘制》一文中研究指出在计算机几何图像设计、医疗研究诊断、物体判定识别、自动化测量等领域应用的迫切需求下,需要对叁维点云动态绘制方法进行研究。目前存在的基于图形处理单元(GPU)的叁维点云动态绘制方法。首先根据高度场的形式获得叁维点云数据;然后利用高通滤波法对获得的叁维点云进行消噪处理;再根据Scene Graph的方法表示叁维点云之间的逻辑关系;最后利用GPU完成叁维点云的动态绘制。为了降低噪声对叁维点云绘制的影响,绘制更加流畅清晰的画面,提出一种基于视点的叁维点云自适应多细节层次(LOD)模型动态绘制方法。首先利用激光扫描仪器或结构光扫描仪器等获取叁维点云数据,并利用双边滤波器进行平滑去噪;然后根据特征配对的方法对叁维点云进行特征对的提取与配准;最后以叁维点云特征对配准结果为依据,利用叁维点云的内外存调度完成叁维点云的自适应LOD动态绘制。实验结果分析证明,所提方法能有效地去除噪声,可以更好地描述目标物体或背景,使绘制画面更加流畅。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年12期）
刘鹏程,李精忠,艾廷华[4]（2019）在《数字地图要素的细节层次一致性评价模型研究》一文中研究指出提出了一种基于计算几何和数理统计探测要素细节层次、评价要素间细节层次一致性的方法.以自然曲线和人工建筑多边形为例进行讨论,其中自然曲线以Delaunay叁角网构建弯曲层次结构,将最下层的叶子弯曲作为要素的基本图形单元集;人工建筑多边形以边角组合模式提取凹陷、凸起等基本图形单元;然后获取要素的各图形单元的大小参数并构成参数集,采用数理统计的方法获取参数集的"下四分位点",以小于"下四分位点"的参数平均值作为要素细节层次参数,进而根据最小可辨距离推算要素的实际尺度(比例尺);根据要素间细节层次参数均方差以及名义尺度与实际尺度的差异来度量数字地图中要素细节层次的一致性问题.以某区域1∶5 000的等高线数据以及另一区域1∶2 000和1∶5 000标准地形图上的建筑多边形为实验数据,详细介绍了细节层次一致性评价的具体实施过程,计算得到的实际尺度与地形图名义尺度的一致性证明了该模型的有效性.(本文来源于《中国矿业大学学报》期刊2019年02期）
彭炽刚,许志海,廖如超,江万寿,黄伟[5]（2019）在《顾及对象语义的大规模杆塔电力线分页细节层次模型构建》一文中研究指出分页细节层次模型的构建是叁维可视化的关键技术之一。如何建立合理的细节层次模型并进行有效的内外存调度,使占用尽量少的内存并保证叁维可视化平台的流畅运行,是大规模叁维场景可视化技术的关键。针对电力杆塔、电力线这类特殊对象的可视化需求,充分利用电力杆塔和电力线的语义结构特征,提出了一种顾及对象语义的大规模杆塔电力线分页细节层次模型的构建方法,在满足不同观察距离的细节感知要求的情况下,实现最大限度的细节简化。实验表明,顾及对象语义的分页细节层次模型能够很好地满足大范围杆塔和电力线可视化的实际需求。(本文来源于《科技与创新》期刊2019年03期）
虞铭尧,庞浩宇,WARDLE,Emma[6]（2017）在《LOD2和LOD3细节层次下IFC至CityGML的模型转换》一文中研究指出基于可视化编程处理软件FME(feature manipulation engine),设计了语义信息过滤和几何信息提取与处理的方法,实现了IFC(industry foundation classes)至LOD2(level of detail 2)以及LOD3细节层次下CityGML(city geography markup language)的模型转换,并通过实验验证了该方法.结果表明:本文提出的方法能够根据表达尺度的需求,有效地将结构复杂的IFC模型转换为不同细节层次的CityGML模型,实现不同比例叁维地图中建筑模型的可视化,避免了重复建模.(本文来源于《扬州大学学报(自然科学版)》期刊2017年03期）
魏子衿[7]（2017）在《面向外存模型的并行层次细节模型技术研究》一文中研究指出随着建模技术和叁维数据获取设备的不断发展,大型网格模型己变得十分常见,这类模型满足了许多应用领域对模型精度、真实感等方面的高度需求。大型网格模型又可称为外存模型,因为它包含的数据量庞大,往往无法一次载入内存,同时也无法实现快速乃至交互帧率的绘制。然而在许多情形下,由于人眼分辨率的限制与观察兴趣点的不同,我们并不需要呈现给用户完整模型的渲染结果,因此可将模型做一定程度的简化后再渲染。层次细节模型技术(Level-Of-Detail:LOD)是基于模型简化技术(Mesh Simplification)的一种有效的绘制加速技术,该技术由早期面向内存模型的技术发展至如今面向外存模型的技术。随着云计算时代的到来,分布式计算资源变得更容易使用,因此研究基于分布式集群的并行化层次细节模型技术将进一步提升该技术的绘制速率。本文对已有的层次细节模型技术进行了研究,并提出两种新的与面向外存模型的并行层次细节模型技术相关的算法,主要工作可概括为以下叁个方面:(1)系统地研究与总结了层次细节模型技术的整体知识框架,包括LOD技术的执行管线、LOD调度分类与判别准则、模型简化算法、渐进网格法、外存模型简化算法以及并行模型简化及LOD技术。(2)提出了一种基于区域分解的并行动态LOD构建算法,该算法将传统的渐进网格法与模型的区域分解方法相结合,形成了一种无数据依赖的高效并行算法。文中给出了算法的设计思想及相应的实验验证,实验结果表明,该算法在功能方面极其接近原本的串行算法,同时在性能方面取得了较大的突破,具备理想的并行效率与良好的可扩展性。此外,相比功能级并行与流水线式并行这两种已有的算法,该算法具备了更好的性能。(3)提出了一种基于顶点聚类和多数据流的并行外存模型简化算法,该算法改进了OoCS算法(Out-Of-Core Simplification)的部分流程,同时充分挖掘出了算法两个阶段的并行性。文章给出了算法的设计原理与相应的实验验证,在功能上,该算法与串行算法所产生的简化网格无任何差异;在性能上,相比基于区域分解的方法、功能级并行算法、流水线式并行算法等多种算法,该算法均具有更为理想的并行效率与可扩展性。(本文来源于《中国工程物理研究院》期刊2017-05-01）
李佩瑶[8]（2017）在《从BIM实体模型自动提取多细节层次GIS表面模型的方法》一文中研究指出从数字城市到智慧城市升级的基本标志之一就是城市管理的精细化,这对城市空间室内、室外、地上、地下的一体化表达提出了前所未有的要求。由于城市立体环境很复杂,目前的测绘手段包括倾斜摄影测量、激光扫描、传统测绘等都很难有效获取建筑物内部的立体结构,城市叁维地理信息系统(ThreeDimensional Geographic Information System,3DGIS)的室内信息相比室外信息仍然极度匮乏,难以满足日益增长的应用需求。近年来建筑信息模型(Building Information Model,BIM)技术快速发展,BIM模型精细程度高,特征参数化,语义信息丰富,对室内信息的描述十分精细,BIM模型精确的室内信息可作为叁维GIS室内表达的重要数据源。本文针对BIM与GIS数据融合的关键技术难题,选取BIM领域的Industry Foundation Classes(IFC)标准,叁维GIS领域采用城市地理标记语言(City Geography Markup Launguage,CityGML)标准,设计实现了从BIM实体模型自动提取多细节层次GIS表面模型的方法。本论文的主要研究内容如下:1.首先介绍本文的研究背景和研究意义,并总结国内外对BIM与GIS融合及IFC与CityGML映射提取的相关研究现状与发展趋势,在此基础上,提出本文的研究目的与研究内容,阐述本文研究的意义;2.针对IFC标准与CityGML标准各自几何、语义、结构的差异,研究IFC与CityGML数据映射的关键技术挑战;3.根据IFC与CityGML对建筑构件要素的不同定义,建立IFC与CityGMLLOD1-LOD4的语义映射关系,基于语义映射关系对IFC模型进行语义过滤;针对IFC与CityGML几何表达的巨大差异,设计几何重构算法,将IFC模型的几何信息重构为符合CityGML标准的几何信息,并根据CityGML建筑要素间的组织方式,对从IFC模型中提取的单个建筑构件的几何、语义信息进行几何语义重组织;同时设计CityGML LOD4到CityGML LOD1-LOD3的协调转换算法;4.基于 CityGML 应用领域扩展(Application Domain Extensions,ADE)机制对IFC模型的语义信息进行扩展,将从IFC模型中提取的属性信息、楼层信息扩展到CityGML模型中。(本文来源于《西南交通大学》期刊2017-05-01）
吕慧玲,李佩瑶,汤圣君,朱庆,许丽[9]（2016）在《BIM模型到多细节层次GIS模型转换方法》一文中研究指出BIM精细化叁维模型中的数据是叁维GIS重要的数据来源,然而两者数据模型在几何和语义上差异是阻碍BIM与GIS集成应用的重要问题。IFC与City GML分别为BIM和叁维GIS领域最通用的标准数据模型,当前的数据转换工具虽然可有效地将IFC数据转为City GML数据,但还是难以顾及到City GML所有的LOD层级,存在信息丢失和几何不准确的问题。本文通过分析IFC数据模型与City GML模型中所有的建筑构件类型以及其关联的语义信息,分别建立IFC数据模型到City GML各层级的映射模型,描述了一种从BIM模型到多层次细节GIS模型的完整转换方法。并通过具体的实验数据进行了验证,保证数据转换方法的正确性以及稳健性。(本文来源于《地理信息世界》期刊2016年04期）
宋人杰,史长东,崔卫丽[10]（2014）在《复杂场景中多细节层次模型生成新算法》一文中研究指出图形渲染速度目前已成为大规模虚拟漫游场景的主要瓶颈,而降低场景复杂度是提高图形渲染速度的有效方法,目前比较常用的是细节层次(Levels of Detail,简称LOD)模型。在详细分析传统LOD模型算法的基础上,提出了模型差值信息渐增的改进思想,以避免系统的重复建模并减少了数据冗余。算法验证结果表明,改进的LOD算法可以较好的降低场景复杂度,进而提高图形渲染速度。(本文来源于《东北电力大学学报》期刊2014年03期）
层次细节模型论文开题报告范文
（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：
细节层次模型(Levels of Detail,LOD)可以缓解优化大规模空间数据的实时可视化渲染问题。本文基于LOD技术的基本原理,对优化过程中的模型简化、测量近似误差、视觉误差估计等方面进行了深入探讨,并针对各种算法在多面体简化方面的效率进行比较,阐明了各自的优缺点及应用环境。
（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。
层次细节模型论文参考文献
[1].胡正华,王尚媛.基于多细节路网Voronoi层次模型的最优路径算法[J].华南师范大学学报(自然科学版).2019
[2].赵迪,陈哲夫,莫操湖,金古月.基于细节层次模型的多面体优化探讨[J].数码世界.2019
[3].孔剑虹,杨超,于晓辉,祁广源,王赜坤.基于视点的叁维点云自适应多细节层次模型动态绘制[J].科学技术与工程.2019
[4].刘鹏程,李精忠,艾廷华.数字地图要素的细节层次一致性评价模型研究[J].中国矿业大学学报.2019
[5].彭炽刚,许志海,廖如超,江万寿,黄伟.顾及对象语义的大规模杆塔电力线分页细节层次模型构建[J].科技与创新.2019
[6].虞铭尧,庞浩宇,WARDLE,Emma.LOD2和LOD3细节层次下IFC至CityGML的模型转换[J].扬州大学学报(自然科学版).2017
[7].魏子衿.面向外存模型的并行层次细节模型技术研究[D].中国工程物理研究院.2017
[8].李佩瑶.从BIM实体模型自动提取多细节层次GIS表面模型的方法[D].西南交通大学.2017
[9].吕慧玲,李佩瑶,汤圣君,朱庆,许丽.BIM模型到多细节层次GIS模型转换方法[J].地理信息世界.2016
[10].宋人杰,史长东,崔卫丽.复杂场景中多细节层次模型生成新算法[J].东北电力大学学报.2014