1. 本选题研究的目的及意义
随着虚拟现实、增强现实、智慧城市等领域的快速发展，三维场景构建技术作为其核心支撑，正受到越来越广泛的关注。
传统的三维场景构建方法往往依赖于人工建模，存在着效率低下、成本高昂、主观性强等问题，难以满足日益增长的海量三维模型需求。
因此，探索高效、自动化、智能化的三维场景快速构建方法成为了当前研究的热点和难点。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在三维场景构建快速构建方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在三维场景快速构建方面取得了一定的进展，特别是在基于图像的建模和点云处理方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对三维场景快速构建中的关键问题，开展以下几方面研究：
1.多源数据融合方法研究:研究不同数据源（图像、激光点云、深度数据等）的特点、优势和局限性，分析其在三维场景构建中的适用场景。
研究多源数据的配准和融合方法，将不同数据源的信息进行有效融合，提高模型的完整性和准确性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解三维场景构建、快速构建技术、集成方法等方面的研究现状、发展趋势和最新成果，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法研究与设计阶段：研究和分析现有的快速构建算法，包括基于图像的建模、基于激光扫描的建模、基于深度学习的建模等，并针对其优缺点进行改进和优化，提出一种高效、精确的集成方法。
3.系统开发与实现阶段：基于所提出的集成方法，设计和开发一个集成化的三维场景快速构建系统，实现从数据采集、处理到模型构建、渲染的自动化流程。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效的多源数据融合策略：针对现有方法在多源数据融合方面存在的不足，本研究将提出一种新的数据融合策略，将不同来源的数据（如图像、激光点云、深度数据等）进行有机结合，充分利用各种数据的优势，提高模型的完整性和准确性。
2.改进和优化快速构建算法：针对现有快速构建算法存在的效率和精度问题，本研究将结合具体应用场景，对现有算法进行改进和优化，例如改进特征匹配算法、优化点云处理流程、设计新的深度学习网络结构等，以提高模型构建的效率和精度。
3.开发集成化的三维场景快速构建系统：为提高三维场景构建的自动化程度，本研究将开发一个集成化的系统，将数据采集、处理、模型构建、渲染等环节整合到一个统一的平台上，实现自动化流程，提高工作效率。
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.陈 勇,卫 荣,郭 薇,等.面向三维场景构建的点云语义分割方法综述[J].测绘学报,2023,52(01):1-19.
2.王 伟,张 帆,郭 浩,等.基于倾斜摄影测量的大场景三维建模技术与应用[J].测绘通报,2022,51(S1):123-129 135.
3.王 晶,张文婷,田 丰,等.面向三维场景构建的SfM方法研究进展[J].测绘学报,2022,51(05):607-620.
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