一种三维模型与照片融合方法

    公开(公告)号:CN107292954A

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201710497027.X

    申请日:2017-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种三维模型与照片融合方法,属于图形图像处理领域,本发明首先拍摄建筑环境,并记录照片相机参数;然后制作建筑工程三维模型,并加载到三维场景中;接着设置三维场景中的虚拟相机参数,输出三维模型图像;最后混合三维模型图像与照片,得到混合图像。本发明可以精确提取出建设工程的形状轮廓;能较好的判断现实照片中各物体与建设工程的相对关系,解决手工操作空间关系不准确问题;本发明通过三维模型和现实照片的整合,能够开创性的应用在城市重大项目规划方案审查、建设工程未来形象展示、城乡规划和管理、地产商业宣传等领域。

    基于面聚类的自适应LOD模型构建方法

    公开(公告)号:CN103886635B

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201410158036.2

    申请日:2014-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于面聚类的自适应LOD模型构建方法,属于三维数字城市及地理信息系统领域,本发明减少了LOD模型的数据量;利用本方法得到的简化LOD模型由于是一种递进式的加载,每个LOD的构成都来源于原始模型的部分面构成,因此不会造成顶点属性的错乱;本发明算法效率高,可用于实时自适应生成LOD模型,有效避免了LOD切换时过度不够自然;根据纹理分辨率对纹理优化更加规范。

    基于脚本文件的工业采集网关及数据采集方法

    公开(公告)号:CN111767039B

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202010606488.8

    申请日:2020-06-29

    Abstract: 本发明提供一种基于脚本文件的工业采集网关数据采集方法,包括以下步骤:S1.新建数据采集进程,从远程服务器下载传感器数据采集脚本文件;S2.获取传感器控制采集指令序列;S3.依次向传感器发送控制采集指令,完成传感器的控制与数据采集,获取传感器返回数据;S4.校核传感器返回数据是否符合期望字符串,并解析传感器返回数据,将原始数据标准化输出;S5.将传感器原始数据、数据采集状态位存储至本地数据库;S6.计算获取成果数据并存储在本地数据库;S7.重复步骤S2至S6,遍历传感器列表中的所有传感器,把多个成果数据数组打包保存至指定路(56)对比文件Rachmad Andri Atmoko 等.IoT real timedata acquisition using MQTT protocol.《Journal of Physics Conference Series》.2017,第853卷(第1期),第1-6页.段盼.基于ZigBee和ASR的嵌入式Linux家庭网关的设计《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2015,I136-189.

    一种室内定位方法
    17.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109029450B

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN201810710114.3

    申请日:2018-07-02

    Abstract: 本发明提出了一种室内定位方法,包括以下步骤:输入实时获取图像,由环境感知模块检测并输出当前所在的室内环境类型;利用基础定位模块进行室内定位,得到区域级或米级精度的定位范围;将环境感知模块中输出的环境类型与地理数据库匹配,得到所在位置的精确范围;将得到的精确范围对应所在室内空间的三维模型,与实时获取图像在图像匹配模块中进行二维‑三维匹配;根据三维‑二维匹配点对坐标,恢复二维图像到三维模型的几何映射关系,建立二维图像到三维模型的相机投影模型并解算图像传感器的三维空间坐标与姿态,得到最终结果定位。该方法在常用室内定位技术的基础上,引入图像识别技术,有效提高了室内定位的精度。

    道路网中心线提取方法

    公开(公告)号:CN109934865A

    公开(公告)日:2019-06-25

    申请号:CN201910191046.9

    申请日:2019-03-12

    Abstract: 本发明公开一种道路网中心线提取方法,首先,采集每条道路的道路边线信息,构建道路网。然后,根据道路边线信息将道路网拆分成多个边线对单元,再分别建立每个边线对单元的约束三角网,并根据约束三角网提取每个边线对单元的中心线。最后,按照连接规则连接每个边线对单元的中心线,生成道路网中心线。该方法将道路网拆分成多个独立的边线对单元,然后提取每个边线对单元的中心线,大幅度降低了提取中心线的道路的复杂程度,提高了提取中心线的效率。而且使道路网更加细化,精确度更高,提取的中心线效果更好。

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