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成果介紹本發明涉及一種基于紙質平面數據的城市三維空間矢量建模方法，針對現有普通二三線和中西部城鎮、鄉村的大量測繪資料仍舊依托紙質圖紙，存在難以管理、難以使用、難以分享的困難，該方法以掃描設備為平臺，以OCR、ArcGIS軟件為基礎，首先通過將紙質圖紙矢量化識別，其次對整個矢量圖紙進行分層處理，最后將矢量圖紙輸入空間數據庫進行空間建模，形成具有三維形態的可視化模型，成為城鄉規劃管理者可管控，城鄉規劃師可利用，以及普通市民可認知的城市空間形態數據。本發明采用簡便可行、自動化的步驟，具有快捷、準確的優點，將紙質圖紙轉化為數字化形態模型，促進了新型城鎮化背景下城鄉規劃成果的利用及技術手段的提升。技術創新點及參數提出一種簡便可行、快捷準確地 將紙質圖紙轉化為三維空間矢量的建模方法，該方法可以形成具有三維形態的可視化模 型，成為城鄉管理者可管控、城鄉規劃師可利用、普通市民可認知的城市空間形態數據。

我國科研團隊首次利用機器學習反求設計（machine-learning inverse design）實現三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術的相關研究成果發表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。這項光學全息技術領域的突破性研究，由上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領銜的未來光學國際實驗室完成。研究中基于機器學習的反求設計，可精準且迅速地產生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。光是一種電磁波，其在介質中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。研究人員介紹，基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，科學家研究發現光的振蕩可打破傳統二維平面的束縛，通過干涉產生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。但精確產生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。顧敏科研團隊利用人工智能的機器學習反求設計，解決了這一難題，率先實現了三維矢量全息，并可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態。顧敏介紹，這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統二維偏振光的束縛。“通過人工智能機器學習的新技術，我們首次實現了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去。”機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓練后的人工神經網絡可有效、快速地產生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調控的效率。”此外，這項發明為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態可以作為獨立的信息載體，實現信息的編碼和復用。顧敏表示，“這項發明不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統奠定了基礎，同時也為人們加深理解光與物質的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”

希望能與有三維建模能力的伙伴合作，基于我司的GIS平臺加載能力，提供三維數據建模服務，支持提供LOD1-LOD5 多級別數據生產制作能力。

便攜式三維環境建模與重構系統由硬件設備和專用軟件兩部分構成。其中硬件設備包括單目視覺和自主研發的三維激光測距系統，配套軟件為自主開發的專用三維環境建模與自主重構軟件3D SMART。該系統不但可將三維激光測距數據根據不同的環境建模與重構算法進行測試、分析與動態顯示，還可以結合動態三維環境約束和自主系統的構型約束進行運動規劃、三維地圖構建、復雜非結構化環境評估以及場景認知與環境交互。該系統的一項創新技術在于實現了三維激光與視覺圖像信息在像素級的準確融合，特別是提出了一種創新性的三維激光與單目視覺間的自動標定方法。 該發明的效果益處是可實現標定過程的自動化和一體化，從而使得本產品可實時獲取三維彩色激光數據。

本書共11章,第1章闡明了研究背景與意義,國內外研究現狀,研究對象概況,三維建模技術方法;第2~6章分別介紹了海清寺的阿育王塔,萬年寶鼎,關圣帝君像,浮雕長廊三維建模的技術方法;第7~9章分別介紹了淮海工學院蒼梧校區的欣園亭,化工工程學院實驗樓,測繪工程學院集中辦公區三維建模的技術方法;第10~11章分別介紹了石灰巖礦與地質災害體的三維建模與應用技術方法.

本發明公開了一種全參數化三維輸電線路桿塔的建模方法，該 方法基于桿塔類型抽象出構成桿塔的所有節點，并進行編號，利用與 桿塔工程參數相關的函數表達式描述每個節點的三維坐標，然后通過 節點配對的形式描述每根鋼材的三維空間位置，實現三維桿塔模型的 創建。按照本發明的建模方法，輸入不同桿塔工程參數，桿塔三維模 型自動調整，極大降低了桿塔三維模型建模的工作量和修改的工作量， 提高了三維模型的建模效率和準確度。

集成3D模型、視頻、圖片等各種素材，提供場景編輯、交互流程設定、渲染等功能，以實現3D模型自動重建的目標。 利用人工智能技術，構建模擬計算的算法和模型，根據數據實時進行仿真計算。 上傳一張圖片，可以在1分鐘以內快速生成三維模型素材。 上傳一段視頻，可以在1個小時以內快速生成精細紋理三維模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用戶同時在線訪問。 可實現實體設計、草圖繪制、參數化建模和模型編輯功能。 支持導入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可輸出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D場景，上下、左右、前后360度觀察模型所在環境，展示效果更逼真。 可以通過造型表面上的多個點來控制造型變形； 可對造型進行扭曲、折彎、錐度等多種變形處理。 可實現邊學習邊實操的教學模式，支持創建學習資源或教學課件。 可直接在軟件里拖曳云盤中的三維模型，也可以將軟件中模型直接上傳到云盤。 系統采用PBR材質，基于物理的著色技術，最大程度還原工作環境，提高用戶沉浸感； 采用LOD技術處理復雜場景的繪制，使軟件運行更加流暢，分層級處理系統渲染效果； 采用三維模型構建場景及物體，物體多邊形面數(poly)控制在≤30 萬面，基礎包大小＜50MB，支持多種分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)確保用戶體驗； 實訓場景內模型無閃面、重面、破面，不能有多邊面，保證場景演示無閃爍現象； 場景烘焙無曝光過度，無黑邊現象，采用PostProcess進行場景后處理，真實逼真； 虛擬人物滿足人設需求，著裝符合角色身份； 虛擬人物能自主控制，具有多種動作，動作自然，可模擬操作主要過程；

上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領導下的未來光學國際實驗室宣布，首次利用機器學習反求設計（machine-learninginversedesign）實現了三維矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。據介紹，這項發明是光學全息技術領域的一次重大突破，其提供的基于機器學習的反求設計可精準且迅速地產生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。相關研究成果于4月18日凌晨發表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》（Science）刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。光是一種電磁波，其在介質中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，研究發現光的振蕩可打破傳統二維平面的束縛，通過干涉產生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。一直以來，精確產生任意三維矢量光場是一個世界性難題，因其需要十分復雜的反求設計，超出了人類知識和經驗的邊界。顧敏院士指導的科研人員利用機器學習反求設計率先實現了三維矢量全息，可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態。“通過機器學習的人工智能新科技，我們首次實現了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去，”顧敏院士說，“這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統二維偏振光的束縛。”文章第一作者任浩然博士（目前在德國慕尼黑大學從事洪堡博士后研究）說：“機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。我們研究證明訓練后的人工神經網絡可有效地、快速地產生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調控的效率。”這項發明還為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態可以作為獨立的信息載體，實現信息的編碼和復用。顧敏院士說：“這項發明作為光學全息技術領域的一項重大突破，不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統奠定了基礎，同時也為加深理解光與物質的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”該項工作得到了墨爾本皇家理工大學（RMIT）人工智能納米光子學實驗室以及計算機科學系的大力支持。

本書結合作者對圖像處理,分析和三維重建等進行的研究和工作,對從數碼相機拍攝的建筑物圖像中以參數化建模的方法恢復建筑物的三維幾何結構進行了論述和探討.

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