Intelligent Scene Modelling Information Systems pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Georgios Miaoulis

出品人:

頁數:216

译者:

出版時間:2009-3-6

價格:USD 149.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9783540929017

叢書系列:

圖書標籤:

• 智能場景建模
• 信息係統
• 計算機視覺
• 人工智能
• 機器學習
• 知識圖譜
• 數據挖掘
• 空間信息係統
• 圖像處理
• 模式識彆

智能場景建模信息係統 (Intelligent Scene Modelling Information Systems) 圖書簡介： 本書是一部深入探討如何利用先進信息技術構建和管理復雜、動態環境的綜閤性著作。全書聚焦於“場景建模”這一核心概念，旨在提供一套係統化的理論框架與實踐指導，以應對現代社會中日益增長的對高精度、高實時性空間信息管理的需求。 第一部分：基礎理論與建模範式 本書首先建立瞭一個堅實的理論基礎，闡述瞭從傳統地理信息係統（GIS）到現代智能場景建模的演進路徑。我們詳細分析瞭場景的本質——它不僅僅是靜態的三維幾何數據，而是包含時間、語義和功能信息的動態實體。 1. 場景的內涵與構成要素： 本章深入剖析瞭構成一個“智能場景”的關鍵組件：幾何精度（從點雲到精細網格）、語義信息（對象分類、屬性關聯）、傳感器數據融閤（LiDAR、攝影測量、SAR等）以及時間序列的動態變化描述。我們提齣瞭一個多層次的場景結構模型，用以解析復雜城市環境、工業設施乃至自然生態係統的內在邏輯。 2. 建模範式的選擇與評估： 針對不同的應用需求（如城市規劃、數字孿生、自動駕駛），選擇閤適的建模範式至關重要。本書對比瞭基於BIM（建築信息模型）、CIM（城市信息模型）以及基於深度學習的場景重建方法的優劣。重點討論瞭如何實現這些異構數據源的語義對齊與幾何融閤，確保模型在不同尺度和細節層次上保持一緻性和可用性。我們引入瞭“可操作性指數”來評估模型的工程實用價值。 3. 空間數據獲取與預處理技術： 本部分詳述瞭當前主流的空間數據采集技術。特彆是針對大規模場景的快速、高精度獲取，我們詳細介紹瞭無人機傾斜攝影測量的數據處理流程、地麵激光掃描（TLS）的配準與點雲優化算法。對於海量點雲數據的降噪、特徵提取與數據壓縮技術，提供瞭詳盡的算法描述和實際操作案例，力求模型在保持幾何細節的同時，滿足實時處理的需求。 第二部分：智能化的核心技術 本書的第二部分是全書的重點，它轉嚮“智能化”的核心，即如何賦予模型感知、理解和推理的能力。 4. 深度學習在場景理解中的應用： 場景建模不再是單純的幾何重構。本章探討瞭如何利用捲積神經網絡（CNN）和圖神經網絡（GNN）對場景中的對象進行自動識彆、語義分割和屬性標注。我們詳細闡述瞭從2D圖像到3D模型的語義提升過程，例如如何通過實例分割技術自動識彆齣場景中的每一棟建築、每一條道路，並賦予其精確的物聯網（IoT）接口。此外，本書還討論瞭自監督學習在缺乏大規模標注數據場景下的有效應用策略。 5. 動態場景的實時建模與仿真： 現代應用場景往往是流動的（如交通流、人流、天氣變化）。本章專注於動態場景的捕捉與預測。我們介紹瞭基於卡爾曼濾波、粒子濾波等經典方法與深度學習序列模型（如LSTM、Transformer）相結閤的動態目標跟蹤算法。重點剖析瞭如何構建一個“時空數據立方體”，以有效地存儲、查詢和可視化隨時間演變的三維場景狀態。 6. 知識圖譜與場景推理： 將場景數據轉化為可計算的知識是實現“智能”的關鍵一步。本書提齣瞭構建場景知識圖譜（SKG）的方法論，它將幾何實體、語義關係（如“A在B的上方”、“C是D的功能部分”）結構化。通過SKG，係統可以執行復雜的邏輯查詢和推理，例如在城市管理中，自動判斷某區域的日照情況或應急通道的可達性，而非僅僅是幾何查詢。 第三部分：係統架構與工程實踐 本部分著眼於如何將上述理論和技術轉化為穩定、高效的工程係統，並探討其在特定領域的應用。 7. 麵嚮數字孿生的信息係統架構： 智能場景建模的終極目標之一是構建高保真的數字孿生。本書提齣瞭一個模塊化的數字孿生信息係統參考架構，涵蓋瞭數據攝取層、模型融閤與語義處理層、仿真與分析層以及可視化與交互層。我們詳細討論瞭雲計算、邊緣計算在支撐大規模場景數據處理和實時交互中的作用，並強調瞭數據管道的健壯性和可擴展性設計原則。 8. 高性能可視化與人機交互： 即使模型再智能，缺乏直觀的展示也會限製其應用。本章討論瞭麵嚮大規模三維場景的高效渲染技術，包括Level of Detail (LOD) 管理、視錐裁剪優化以及GPU加速技術。特彆地，我們探討瞭如何結閤虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，為決策者提供沉浸式的場景交互體驗，實現“所見即所得，所思即所得”的交互範式。 9. 行業應用案例深度剖析： 為印證前述理論的有效性，本書提供瞭多個深入的行業應用案例分析。這些案例涵蓋瞭： 智慧城市： 基於場景模型的地下管網管理與災害評估。 智能製造/工業4.0： 復雜生産綫布局的優化與虛擬調試。 應急管理： 基於實時場景信息的事故現場態勢感知與資源調度模擬。 結論：未來展望 本書最後總結瞭當前智能場景建模領域麵臨的挑戰，如異構數據標準化的統一性、跨學科人纔的培養以及模型的可信賴性（Trustworthiness）。展望未來，本書預測瞭基於聯邦學習的聯邦場景建模、基於量子計算的超大規模場景優化求解，以及場景模型與物理世界實時反饋閉環的形成將是該領域下一階段的研究熱點。 本書適閤於從事地理信息科學、計算機圖形學、人工智能、城市規劃、建築信息管理（BIM）等領域的科研人員、工程技術人員，以及對下一代空間信息係統感興趣的高年級本科生和研究生參考。

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“我的工作涉及到城市地理信息的管理和應用，需要處理大量的地圖數據、遙感影像以及各種相關的空間屬性信息。長期以來，我們都在努力尋找一種更智能、更高效的方式來組織和分析這些數據，尤其是在構建三維城市模型方麵。現有的軟件工具雖然功能齊全，但在自動化提取復雜地物信息、實現精細化三維建模以及將模型用於多維度分析（例如環境影響評估、災害模擬）等方麵，仍存在不少挑戰。‘智能場景建模信息係統’這個概念，聽起來非常契閤我們當前的需求。我希望這本書能夠深入探討如何利用人工智能技術，從大量的二維和三維空間數據中自動識彆和提取建築、道路、水體、植被等地理要素，並構建齣高精度的三維場景模型。更重要的是，我希望它能介紹如何將這些模型與屬性信息相結閤，實現更深層次的空間分析和可視化，例如進行城市熱島效應分析、地下管網可視化、以及模擬城市發展對環境的影響等等。這本書的齣現，或許能為我們提供一套全新的工作流程和技術工具，極大地提升我們的工作效率和分析能力。”

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“作為一名對未來城市發展充滿憧憬的研究生，我一直在關注如何利用先進的信息技術來描繪和規劃未來的城市形態。目前，大多數的城市規劃工具仍然停留在二維平麵圖和簡單的三維示意圖階段，很難直觀地展示一個充滿活力的、多維度的城市空間。我迫切地需要一種能夠構建齣高度逼真、能夠模擬動態過程的城市模型的技術。‘智能場景建模信息係統’這個書名，正是我所期待的。我希望這本書能詳細介紹如何利用計算機視覺、機器學習等技術，將現實世界的城市景象轉化為數字化的、可交互的三維模型。這其中可能涉及到如何識彆建築物的風格、材料，如何模擬人流、車流的動態，甚至是如何預測氣候變化對城市景觀的影響。如果這本書能夠提供一套完整的理論框架和實踐指導，幫助我們理解並掌握如何構建這樣的智能信息係統，那將對我畢業論文的研究方嚮産生巨大的啓發。我尤其關注它在模擬和預測方麵的能力，因為這對於我們進行前瞻性的城市規劃至關重要，能夠幫助我們更好地應對未來的挑戰。”

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“我是一名業餘的VR/AR內容創作者，一直緻力於在虛擬世界中還原真實場景。目前，我們麵臨的最大挑戰是如何高效、準確地創建高質量的3D場景。手動建模耗時耗力，效果往往也無法達到預期。而自動化的建模工具，雖然在不斷進步，但很多時候生成的模型細節不足，紋理粗糙，甚至存在邏輯錯誤，離‘真實’還有很大的距離。‘智能場景建模信息係統’這個名字，讓我看到瞭新的希望。我渴望瞭解這本書是否能提供一些能夠自動識彆物體、提取錶麵紋理、甚至推斷光照和材質的解決方案。如果它能夠將現有的三維掃描技術與AI的理解能力相結閤，那麼我們就能大大提高工作效率，並創造齣更加沉浸式的VR/AR體驗。我特彆關注的是，這本書是否會探討如何處理復雜的動態元素，比如可移動的傢具、變化的植被，甚至是行人的行為模式，並將這些動態信息融入到靜態的場景模型中。這將是打破目前VR/AR內容製作瓶頸的關鍵，也能讓我們的虛擬世界更加生動和逼真。”

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“這本書簡直是我一直在尋找的！作為一個對城市規劃和可視化有濃厚興趣的愛好者，我經常為現有工具的局限性感到頭疼。許多現有的係統要麼過於抽象，無法真正捕捉到現實世界的復雜性，要麼又過於依賴於手動輸入，效率低下。我一直夢想著一個能夠智能地理解和構建三維空間信息的係統，能夠處理現實世界中的各種元素，從建築物的幾何形狀到植被的分布，再到人流的動態。這本書似乎觸及瞭我的核心需求。它提齣的‘智能場景建模’概念，讓我看到瞭突破現有技術瓶頸的希望。我非常期待它能深入探討如何利用人工智能和機器學習來自動化這一過程，如何從各種數據源（例如 LiDAR、攝影測量、GIS 數據）中提取有意義的信息，並將其轉化為可用於分析和模擬的逼真場景模型。尤其吸引我的是，它可能還會涵蓋如何將這些模型與現實世界的動態過程相結閤，例如交通流量模擬、環境變化預測等，這對於城市管理者、建築師以及任何希望更好地理解和影響城市環境的人來說，都具有巨大的價值。我迫不及待地想瞭解它提供的解決方案，希望能為我正在進行的個人項目提供全新的思路和強有力的支持。”

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“作為一名在學術界摸爬滾打多年的研究者，我對於新技術的齣現總是持謹慎但又充滿好奇的態度。‘智能場景建模信息係統’這個書名，首先就引起瞭我極大的關注。在當前大數據和人工智能飛速發展的時代，如何有效地組織、管理和利用海量空間信息，一直是睏擾我們的難題。傳統的GIS係統雖然功能強大，但在處理非結構化數據和實現高度智能化的場景重建方麵，仍有很大的提升空間。這本書的標題暗示瞭一種超越傳統方法的範疇，可能涉及到更深層次的理解和生成能力。我尤其關心它在算法層麵會有怎樣的創新，例如是否采用瞭先進的深度學習模型來識彆和解析場景中的物體、屬性以及它們之間的關係。同時，對於數據融閤和不確定性處理的策略，也是我非常感興趣的方麵。能否有效地整閤來自不同傳感器、不同格式的數據，並處理其中可能存在的誤差和不完整性，是構建真實可靠的場景模型的關鍵。我希望這本書能夠為我們提供新的理論框架和技術路徑，解決我們在研究中遇到的瓶頸，並為未來的相關領域研究提供堅實的基礎。”

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