分享5篇关于3DGIS的计算机专业论文

今天分享的是关于3DGIS的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到3DGIS等主题,本文能够帮助到你

基于HoloLens三维地理场景建模与可视化

这是一篇关于3DGIS,混合现实,HoloLens,Holo3DGeoScene的论文, 主要内容为3DGIS试图从三维空间视角来理解和表达现实世界,但是目前3DGIS可视化采用的是二维屏幕视角,这影响了三维地理信息的表达效果,进一步限制了用户对三维地理信息的认知和理解。随着虚拟现实技术的发展出现了混合现实技术,混合现实采用三维立体显示技术,使用户可以从三维眼镜视角去认知和理解计算机生成的世界,解决用户束缚于二维屏幕视角的问题,具有广阔的应用前景。本文首次尝试将混合现实技术应用于三维地理信息的可视化,并提出了利用混合现实HoloLens眼镜渲染三维地理场景(Holographic 3D Geographic Scene,Holo3DGeoScene)的架构设计,该架构包括三维地理场景建模、Holo3DGeoScene交互和大小场景可视化三个模块。三维地理场景建模模块包括基于规则三维地理场景建模与基于Web服务动态三维地理场景建模两种方法,为Holo3DGeoScene系统提供开发的素材和内容。Holo3DGeoScene交互模块包括人机交互和虚实交互两种方法,人机交互方法为用户与虚拟地理场景提供交互的接口,虚实交互方法实现将虚拟地理场景映射到物理空间实现虚实融合。大小场景可视化模块按地理场景的大小分为小场景和大场景可视化方法,小场景可视化方法直接通过HoloLens渲染三维地理场景,大场景可视化方法实现将渲染能力转移,从HoloLens转移到后台高性能计算机,解决HoloLens渲染计算能力不足的问题。本文根据提出的架构设计方案,利用费城基础二维数据、OpenStreetMap数据作为实验数据,实现了将混合现实技术应用于三维地理场景的渲染和交互,提供给用户更强、更真实的三维地理信息体验,以及更自然的GIS人机交互方式。实验结果证明该方案的可行性和实用性,具有很好的发展前景。

长辛店古镇棚户区改造3DGIS平台构建与实现

这是一篇关于实景模型,分层分户单体化,地下三维管网,古建筑BIM,3DGIS的论文, 主要内容为随着北京市的扩建以及旧城改造工作的加快进行,棚改过程中房屋建筑产权纠纷和棚改前影像资料留存问题、棚改档案难于管理和棚改进度快速查询问题、二维地下管网难以直观展示地下分布问题、历史古建筑的保护等问题亟待解决。实景模型和BIM与3DGIS平台有效结合为解决以上问题提供了新方法。本文使用飞马D2000无人机加载索尼a6000五镜头相机进行倾斜摄影并使用Context Capture构建长辛店棚户区实景模型。结合三维矢量图与实景模型对古镇长辛店旧楼旧平房进行分层分户单体化,实现拆迁档案与实景模型关联存储。使用Focus S 350地面三维激光扫描仪联合大疆精灵Phantom 4Pro无人机倾斜摄影获取古建筑的彩色点云数据,并使用Revit软件根据点云数据构建历史建筑BIM模型。基于B-Rep和CSG建模方法,使用Super Map管网自适应建模方式构建地下管网三维模型。通过对地下管网剖面分析算法研究,实现基于地下三维管网的横纵剖面分析。基于B/S架构使用Super Map i Client3D for Web GL前端接口与Super Map i Server后台服务器开发长辛店古镇棚户区改造3DGIS平台,实现房屋拆迁信息分层分户单体化管理、棚改工作进度可视化、古建筑BIM精细化管理、地下管网三维可视化与三维空间分析等功能。该系统在长辛店古镇棚户区改造实际工作中发挥了重大作用,为棚户区改造以及古建筑数字化保护提供借鉴价值。该论文有图66个,表12个,参考文献66篇。

长辛店古镇棚户区改造3DGIS平台构建与实现

面向某3DGIS平台的煤矿井下地图匹配算法研究与应用

这是一篇关于智慧矿山,地图匹配,3DGIS,微服务的论文, 主要内容为三维地理信息系统(3DGIS)是智慧矿山的重要组成部分,人员定位系统作为3DGIS平台的核心,对煤矿的日常运营和安全管理起着重要的作用。我国煤矿企业广泛使用3DGIS平台历史较短,相应平台大多不够成熟。在山东某煤矿企业使用的3DGIS平台(H平台)日常运行中,发现该平台的人员定位系统中存在人员定位偏离巷道、历史轨迹穿模等问题。此类问题不仅会对管理人员造成困扰,更可能引起系统的误判断、误操作,对煤矿的安全生产是一个重大隐患。针对上述问题,本文以H平台为例开展了以下工作:(1)针对平台中人员定位偏离巷道的问题,以基于几何的地图匹配算法为基础,结合煤矿井下UWB定位系统的误差特征,提出一种基于圆弧投影的地图匹配算法。首先,通过定位点组成的轨迹线计算出当前基站位置。其次,以基站为球心,定位点与基站距离为半径构建球体。最后,将球体与巷道的交点作为该定位点的匹配点。同时,利用候选集和加速策略提升了算法的匹配效率。实验结果证明,该算法在煤矿井下巷道中有较好的匹配精度和匹配效率。(2)针对平台中因定位数据缺失导致历史轨迹穿模的问题,提出一种基于数据融合的低采样率地图匹配算法。首先,将原始的轨迹按照连通性分成多个子轨迹,对每段子轨迹使用基于圆弧投影的地图匹配算法,将所有定位点匹配到巷道之内。其次,计算出各段子轨迹之间时间约束下的k最短路径作为候选路径集。然后,以出行习惯和时间匹配度为指标进行数据融合。最后,选择融合值最大的路径为匹配路径,对定位点进行补充。相比于传统的低采样率地图匹配算法,该算法充分考虑了时空约束和个人历史数据,提升了路径匹配精度。同时根据煤矿井下巷道的区域性特征,使用Floyd算法计算出各个巷道间的最短路径并对结果进行持久化,提升了路径匹配效率。实验结果证明,该算法在煤矿井下缺失数据路段上的匹配精度优于同类算法。(3)使用微服务架构对H平台进行了无感知升级。经测试,本文算法模块运行稳定,匹配效果良好。