典型文献
基于PCA方法的BIM构件重建与误差分析
文献摘要：
本文针对具有规则形状的建筑构件的点云提取和几何重建问题,提出了主成分分析(PCA)与奇异值分解(SVD)相结合的构件分析方法.先对完成粗提取的构件点云计算散度矩阵,再利用PCA方法得到的特征值和特征向量来分析构件形状和方位,最后考虑点云的完整性、测量精度及采集密度等因素对该方法的稳定性和精度进行了仿真分析.结果表明:本文方法能有效分析构件的位置、形状和方位,点云的密度、精度和完整性对分析结果的影响较小,可广泛应用于基于点云的建筑构件BIM几何建模.
文献关键词：
点云;BIM;主成分分析;奇异值分解
中图分类号：
作者姓名：
漆征鹏;周拥军
作者机构：
上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海, 200240;上海市公共建筑和基础设施数字化运维重点实验室,上海, 200240
文献出处：
引用格式：
[1]漆征鹏;周拥军-.基于PCA方法的BIM构件重建与误差分析)[J].粉煤灰综合利用,2022(02):1-9
A类：
B类：
BIM,误差分析,建筑构件,点云提取,奇异值分解,SVD,粗提取,散度,特征向量,测量精度,有效分析,几何建模
AB值：
0.270021
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
