基于多源数据融合的古建筑模型构建技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会的发展和科技的进步，人们越来越重视对文化遗产的保护和传承。

古建筑作为人类文明的重要载体，蕴含着丰富的历史、文化和艺术价值。

然而，由于自然灾害、人为破坏以及年久失修等原因，许多古建筑面临着损毁甚至消失的风险。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着三维激光扫描、摄影测量、计算机视觉等技术的快速发展，古建筑三维模型构建技术取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在古建筑三维模型构建方面开展了大量研究，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.多源数据获取与预处理:研究古建筑常用数据源的特点，包括三维激光扫描数据、无人机摄影测量数据、历史文献、图像等，并针对不同数据源的特点进行预处理，例如点云去噪、影像拼接、信息提取等，为后续数据融合奠定基础。

2.多源数据配准与融合方法:研究不同数据源之间的配准方法，例如基于特征的配准、基于点云的配准等，并将不同来源的数据进行融合，构建多源异构数据融合框架，实现古建筑信息的互补和融合。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解古建筑模型构建技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.数据获取：选取典型的古建筑案例，利用三维激光扫描仪、无人机等设备获取古建筑点云数据、影像数据等，并收集相关的历史文献、图像等资料。

3.数据预处理：对获取的原始数据进行预处理，例如点云数据去噪、滤波、精简，影像数据拼接、纠正等，提高数据的质量和精度。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.多源异构数据融合方法:针对现有古建筑模型构建方法大多依赖单一数据源的局限性，本研究将探索多源异构数据融合方法，将三维激光扫描数据、无人机摄影测量数据、历史文献、图像等信息进行整合，构建更加完整、准确的古建筑模型，并提出相应的配准和融合策略，以解决不同数据源之间精度差异大、信息冗余等问题。

2.精细化建模和语义enriched:针对古建筑结构复杂、细节丰富的特点，本研究将在传统建模方法的基础上，探索精细化建模方法，例如，利用深度学习方法进行古建筑构件的自动识别和分割，并结合语义信息对模型进行优化，提高模型的精度和真实感。

此外，本研究还将探索古建筑模型的语义enriched方法，构建集模型、信息和知识于一体的古建筑数字资源库，为古建筑的保护、研究和利用提供更丰富的支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王妍,党安荣,刘先锋,等.面向文化遗产保护的古建筑三维数字化方法综述[j].测绘科学,2019,44(06):100-106 120.

2. 潘俊,刘先锋,王妍,等.面向多尺度表达的古建筑三维模型构建方法[j].测绘科学,2020,45(04):87-93.

3. 冯浩,李清泉,李志伟,等.面向古建筑信息管理的bim与知识图谱融合技术[j].测绘科学,2021,46(03):120-128.