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aIB算法在古建筑信息模型特征提取中的应用与研究
  • ISSN号:1006-7930
  • 期刊名称:《西安建筑科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TU18[建筑科学—建筑理论]
  • 作者机构:[1]西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710055, [2]西安建筑科技大学建筑学院,陕西西安710055
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61373112,50878176);西安建筑科技大学人才科技基金项目(RC1343)
中文摘要:

古建筑信息模型特征提取在古建筑重建过程中具有重要的作用.针对三维激光扫描获取的散乱点云数据形成的古建筑信息模型在特征提取时存在的问题,采用二值化方法将图像数字化,提取特征数据集,使用aIB算法提取点云数据特征.aIB算法将原始点云数据集作为源变量X,将法向量作为相关变量Y,将特征变量作为目标变量T,将源变量X压缩到目标变量T中时,尽可能保持相关变量Y的信息,更加精确的获取点云数据特征,同时尽量压缩噪声数据.实验结果表明aIB算法可以有效提升古建筑信息模型特征提取的准确度.

英文摘要:

In the reconstruction ofancient building, The information model of feature extraction of the building plays an importantrole. By 3D laser scanning to obtain scattered point cloud data of the ancient building information model, aiming at the problem ofdata in the feature extraction, the image binarization method is used to extract features of data set, using aIB algorithm to extract thecharacteristics of point cloud data. In aIB algorithm, the original point cloud data is set as the source variable X; the normal vector isset as the relevant variables Y and characteristic variables as target T. The source variable X is compressed to the target variable T,and at the same time, relevant variables Y should maintain accurate information as possible, so as to accurately obtain point clouddata characteristics and also try to compress the data noise. The experimental results show that aIB algorithm can effectively improvethe accuracy of the feature extraction in ancient building information model.

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期刊信息
  • 《西安建筑科技大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:陕西省教委
  • 主办单位:西安建筑科技大学
  • 主编:赵鸿铁
  • 地址:西安市雁塔路13号
  • 邮编:710055
  • 邮箱:jzkjdz@163.com
  • 电话:029-82205966
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7930
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1295/TU
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1999年获教育部颁发"全国优秀高等学校自然科学学...,1999年获陕西省教委,新闻出版局颁发"陕西高等学...,1999年获陕西省教委,新闻出版局颁发"陕西省高等...,2003年获《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖,2006年获教育部科技司颁发"首届中国高校特色科技...,2008年获教育部科技司颁发"第二届中国高校优秀科...,2009年获教育部科技发展中心颁发"2009年度中国科...,2009年获中国高校自然科学
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9742