海量點雲數據處理理論與技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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無 著

圖書標籤:

• 點雲數據
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• 數據處理
• 海量數據
• 算法
• GIS
• 遙感
• SLAM
• 機器學習

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齣版社： 同濟大學齣版社

ISBN：9787560854809

商品編碼：1206524470

齣版時間：2014-05-01

作  者:無 著作 程效軍 等 主編 定  價:45 齣 版 社:同濟大學齣版社 齣版日期:2014年05月01日 頁  數:233 裝  幀:平裝 ISBN:9787560854809 ●前言
●第1章 緒論
●1.1  三維激光掃描技術基礎
●1.2  海量點雲處理理論綜述
●1.3  主要研究內容
●第2章 海量點雲數據的預處理
●2.1  點雲數據的獲取方案
●2.1.1  基於地麵三維激光掃描係統的數據采集
●2.1.2  基於車載激光掃描係統的點雲數據采集
●2.1.3  基於機載激光掃描係統的點雲數據采集
●2.1.4  點雲數據的預處理
●2.2  點雲數據去噪方法
●2.2.1  點雲數據的種類
●2.2.2  噪聲的分類
●2.2.3  點雲去噪算法
●2.2.4  點雲數據交互式去噪
●2.3  點雲空洞修補
●2.3.1  點雲空洞修補的研究背景
●2.3.2  基於點雲模型的空洞修補
●2.3.3  基於網格模型的空洞修補
●部分目錄

內容簡介

本書共分8章。靠前章緒論，簡要介紹海量點雲處理技術的基礎理論、方法以及主要內容。第2章介紹海量點雲數據的預處理，包括點雲數據的獲取方案，點雲的去噪、壓縮、配準方法，以及點雲空洞的插值方法。第3章介紹海量點雲數據的重建方法，係統介紹常用的點雲重建算法與特點，並詳細介紹基於特徵和基於切片的點雲重建方法。第4章介紹點雲數據及模型的質量評價，從理論和實際兩方麵對點雲質量進行分析，總結點雲配準過程中的誤差傳播模型，係統地歸納三維模型的質量評定方法。第5章介紹點雲數據處理技術，詳細介紹靠前外常用的海量點雲數據處理軟件以及三維圖像庫。第6章介紹地麵三維激光掃描儀在隧道監測領域的應用，係統介紹基於三維激光掃描技術的隧道點雲數據獲取、處理及變形分析方法。第7章介紹地麵三維激光掃描儀在曆史建築保護領域的應用，詳細闡述基於點雲的很好曆史建築數字化建模流程和方法。第8章介紹地麵三維激光掃描儀在大場景數字化領域的應等

《海量點雲數據處理理論與技術》 內容簡介 《海量點雲數據處理理論與技術》一書，旨在為讀者深入剖析海量點雲數據的生成、存儲、管理、分析與應用所麵臨的挑戰，並係統闡述一套行之有效的理論框架與前沿技術。本書並非僅僅羅列現有方法，而是著重於揭示其背後的數學原理、算法設計理念以及在實際工程中的落地細節，旨在幫助讀者構建對海量點雲數據處理的全麵、深刻理解。 第一部分：海量點雲數據基礎與挑戰 在第一部分，我們將首先奠定堅實的理論基礎。點雲數據，作為三維空間中的離散采樣點集閤，其信息承載能力與數據量級是本書關注的焦點。我們將從點雲數據的幾何特性、拓撲結構、數據錶示方式（如XYZ坐標、法嚮量、顔色、強度等）齣發，深入探討點雲數據的統計學特徵與分布規律。 緊接著，本書將重點剖析“海量”所帶來的獨特挑戰。這不僅僅是數據量的簡單疊加，而是涉及存儲效率、數據傳輸帶寬、計算復雜度、內存限製、以及實時性要求等一係列嚴峻問題。我們將深入分析傳統單機處理方式在麵對TB甚至PB級彆點雲數據時的瓶頸，例如： 存儲與管理： 如何高效地存儲海量點雲數據，避免冗餘，實現快速檢索和訪問？傳統的文件係統和數據庫在處理這種規模和結構的數據時可能遇到的性能瓶頸，以及分布式存儲係統（如HDFS、Cloud Storage）的優勢與挑戰。 數據傳輸與網絡： 如何在分布式環境中高效地傳輸海量點雲數據，減少網絡延遲和帶寬占用？數據壓縮技術、數據分塊策略、以及相關的網絡優化技術。 計算效率與並行化： 如何在有限的計算資源下，對海量點雲數據進行高效的分析和處理？單綫程、多綫程、GPU加速、以及分布式計算框架（如Spark、MPI）的應用。 內存限製： 如何在內存有限的環境下處理超齣內存容量的點雲數據？外存處理技術、數據采樣與過濾、以及內存管理優化策略。 精度與精度保障： 在大規模數據處理過程中，如何平衡計算效率與處理精度？采樣、量化、誤差傳播與纍積的分析。 第二部分：點雲數據預處理與增強技術 在理解瞭挑戰之後，本書將轉嚮具體的處理技術，並從數據預處理開始。海量點雲數據的質量直接影響後續分析的準確性，因此，有效的預處理是至關重要的。 噪聲去除： 點雲數據中普遍存在的噪聲（如傳感器誤差、環境乾擾）會嚴重影響分析結果。我們將詳細介紹各種經典的噪聲去除算法，如統計濾波（Statistical Outlier Removal）、半徑濾波（Radius Outlier Removal）、雙邊濾波（Bilateral Filtering）等。同時，我們還會探討針對海量數據的分布式噪聲去除策略，如何設計高效的並行濾波算法。 數據下采樣與上采樣： 為瞭降低計算復雜度或匹配不同分辨率的數據，下采樣和上采樣是常用的手段。我們將深入講解各種采樣方法，如隨機采樣（Random Sampling）、均勻采樣（Uniform Sampling）、投票采樣（Voxel Grid Downsampling）、以及基於學習的采樣方法。對於上采樣，我們將介紹插值方法（如最近鄰插值、綫性插值、高斯插值）以及更高級的深度學習驅動的上采樣技術。 法嚮量估計： 法嚮量是許多幾何分析（如麯麵重構、形狀匹配）的關鍵信息。我們將詳細闡述基於局部鄰域的法嚮量估計原理，包括PCA（主成分分析）方法、麯率分析等，並討論如何在海量點雲中高效、準確地計算法嚮量。 數據配準與融閤： 在現實應用中，我們常常需要將來自不同傳感器、不同時間、不同視角的點雲數據進行配準與融閤，以構建更完整、更精確的三維模型。我們將深入介紹經典的配準算法，如ICP（Iterative Closest Point）及其各種變種（如Point-to-Plane ICP、Generalized ICP），並重點探討如何將其應用於海量點雲數據的分布式配準場景。此外，我們還會討論點雲融閤的策略，如何解決不同點雲間可能存在的重疊、遮擋、尺度差異等問題。 第三部分：海量點雲數據幾何分析與理解 在數據預處理完成後，本書將重點深入海量點雲數據的幾何分析與理解。這一部分是點雲數據處理的核心，也是實現智能應用的關鍵。 點雲分割： 將點雲數據分割成有意義的語義單元（如平麵、麯麵、物體）是理解場景的基礎。我們將詳細介紹基於區域增長（Region Growing）、RANSAC（Random Sample Consensus）、聚類（Clustering，如DBSCAN、K-Means）以及圖論方法（如Graph Cut）的點雲分割技術。特彆地，我們將探討如何設計能夠處理海量數據的分布式或並行分割算法。 點雲重構： 從離散的點雲數據恢復光滑的、連續的三維麯麵是許多應用的目標。我們將詳細闡述各種麯麵重構算法，包括泊鬆重構（Poisson Reconstruction）、Alpha Shape、Ball Pivoting等。同時，我們也會討論在海量數據場景下，如何高效地進行麯麵重構，以及如何評估重構結果的質量。 特徵提取與描述： 為瞭進行點雲的識彆、匹配、檢索等任務，需要提取具有區分性的幾何特徵。我們將深入講解傳統的幾何特徵，如麯率、角點、邊緣等，以及更高級的局部描述子，如FPFH（Fast Point Feature Histograms）、SHOT（Signature of Histograms of Orientations）等。此外，我們還會探討如何在高維、海量點雲中高效地提取和匹配這些特徵。 形狀分析與識彆： 基於提取的特徵，我們可以對點雲數據進行形狀分析，如尺度不變性描述、對稱性分析，以及形狀的分類與識彆。本書將介紹基於檢索（Retrieval-based）和基於學習（Learning-based）的形狀識彆方法，並重點分析其在大規模數據集上的效率和準確性。 第四部分：基於深度學習的海量點雲數據處理 近年來，深度學習在點雲數據處理領域取得瞭突破性進展。本書將 devote 相當篇幅來介紹基於深度學習的海量點雲數據處理技術，並深入剖析其在大規模場景下的應用。 點雲深度學習的挑戰與機遇： 點雲數據的高度不規則性、無序性以及數據量級，給傳統的捲積神經網絡（CNN）帶來瞭挑戰。我們將分析這些挑戰，並介紹專門為點雲設計的深度學習網絡結構。 基於體素（Voxel-based）的深度學習方法： 將點雲轉化為三維體素網格，然後利用CNN進行處理。我們將詳細講解PointNet、PointNet++等開創性工作，以及基於PointNet係列的新型網絡結構，分析其在海量數據上的計算效率和內存消耗。 基於點（Point-based）的深度學習方法： 直接在原始點雲上進行操作，避免瞭體素化的信息損失。我們將深入探討PointCNN、DGCNN等直接處理點的方法，以及它們在處理稀疏、不規則的海量點雲時的優勢。 基於圖（Graph-based）的深度學習方法： 將點雲錶示為圖結構，並利用圖神經網絡（GNN）進行學習。我們將分析圖結構在點雲數據中的錶示方式，並介紹基於GNN的點雲分割、分類等應用。 大規模點雲數據集的訓練與優化： 在海量點雲數據上訓練深度學習模型麵臨巨大的計算資源和時間挑戰。我們將探討模型並行、數據並行、以及混閤並行等分布式訓練策略，並介紹模型壓縮、知識蒸餾等優化技術，以加速訓練過程並減小模型體積。 點雲生成與閤成： 利用深度學習模型生成逼真的點雲數據，用於數據增強、數據填充等場景。我們將介紹一些前沿的點雲生成模型。 第五部分：海量點雲數據的應用與展望 最後，本書將匯集前述理論與技術，重點闡述海量點雲數據在各個領域的廣泛應用，並對未來的發展趨勢進行展望。 智慧城市與城市建模： 利用激光掃描、攝影測量等技術獲取的海量城市點雲數據，進行城市規劃、數字孿生、災害監測、交通管理等。 自動駕駛與機器人導航： 激光雷達（LiDAR）生成的點雲數據是自動駕駛汽車和機器人的核心感知信息，用於環境感知、障礙物檢測、路徑規劃、定位與建圖（SLAM）。 工業製造與質量檢測： 三維掃描在産品設計、原型製作、模具製造、質量控製等方麵發揮著重要作用，用於尺寸測量、形變檢測、裝配驗證。 文物保護與虛擬現實： 對曆史遺跡、文物進行高精度三維掃描，建立數字檔案，用於研究、修復、展示，以及構建沉浸式的虛擬體驗。 地質勘探與環境監測： 利用無人機、衛星等平颱獲取的地形地貌點雲數據，進行地質分析、資源評估、水文監測、植被覆蓋分析。 醫療健康： 醫療影像（如CT、MRI）生成的三維點雲數據，用於手術規劃、康復訓練、器官建模。 本書還將對海量點雲數據處理的未來發展進行展望，包括： 更高效、更智能的算法： 結閤AI與傳統算法，開發更具魯棒性和泛化能力的處理方法。 實時處理能力： 滿足自動駕駛、AR/VR等對實時性要求極高的應用。 異構計算與硬件加速： 充分利用GPU、FPGA、ASIC等專用硬件，提升處理性能。 多模態數據融閤： 結閤點雲與其他數據源（如圖像、視頻、傳感器數據），實現更全麵的場景理解。 數據安全與隱私保護： 在處理敏感點雲數據時，如何保障數據安全與用戶隱私。 《海量點雲數據處理理論與技術》力求成為一本理論紮實、技術前沿、應用導嚮的參考書，為從事點雲數據處理的科研人員、工程師、以及相關領域的學生提供係統性的指導和深刻的啓示。本書的編寫，旨在填補當前市麵上在海量點雲數據處理領域深度理論與綜閤技術體係化闡述的空白，引領讀者穿越海量數據的迷霧，抵達三維智能的彼岸。