3차원 BIM과 포인트 클라우드의 정합은 실내공간 변화탐지를 수행하기 위한 필수적인 과정이다. 하지만 이 정합 과정은 현재 대부분 수작업으로 진행하는 상황이며, 많은 시간과 인력이 소요...
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2021
Korean
533
학술저널
238-241(4쪽)
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3차원 BIM과 포인트 클라우드의 정합은 실내공간 변화탐지를 수행하기 위한 필수적인 과정이다. 하지만 이 정합 과정은 현재 대부분 수작업으로 진행하는 상황이며, 많은 시간과 인력이 소요...
3차원 BIM과 포인트 클라우드의 정합은 실내공간 변화탐지를 수행하기 위한 필수적인 과정이다. 하지만 이 정합 과정은 현재 대부분 수작업으로 진행하는 상황이며, 많은 시간과 인력이 소요되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에선 이미지 매칭 기법인 SURF 알고리즘과 RANSAC 알고리즘에 기반한 BIM과 3차원 포인트 클라우드의 자동 정합 기술을 제안한다. XY 평면에 투영된 BIM의 형상 이미지와 포인트 클라우드 이미지를 SURF 알고리즘을 통해 XY 평면으로 정합시키고, RANSAC 알고리즘을 통해 포인트 클라우드에서 추출한 바닥과 BIM 바닥의 높이를 일치시켜 Z축에 대한 정렬을 수행하여 최종적으로 3차원 자동 정합을 수행한다. 제안 방법의 성능을 검토하기 위하여 연세대학교 지하 시설공간의 BIM과 포인트 클라우드를 대상으로 자동 정합을 수행하였다. 그 결과 BIM과 포인트 클라우드가 자동으로 정합이 수행되었으며, 이 때 계산 시간은 5.86초가 소요되었다.
관로형 지하시설물의 3차원 데이터 모델 설계 및 구현에 관한 연구