【摘 要】
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三维城市模型是构成数字城市不可或缺的重要组成部分。经过多年的研究和应用,三维城市模型结合三维可视化技术已经在交通、勘察、测绘,特别是城市规划、建设等方面得到广泛应用,并发挥了很大的积极作用。随着城市规模的不断扩大,先进三维场景扫描技术的引进,给数量如此庞大、复杂程度参差不齐的三维模型的管理带来了严峻的挑战,同时也暴露出了传统管理系统表现出的打开缓慢、存储容量有限、备份麻烦、检索速度慢的问题。基于此
【机 构】
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南京财经大学信息工程学院江苏省现代物流重点实验室,江苏南京,210000 南京财经大学信息工程学院
【出 处】
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2016中国地理信息科学理论与方法学术年会
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三维城市模型是构成数字城市不可或缺的重要组成部分。经过多年的研究和应用,三维城市模型结合三维可视化技术已经在交通、勘察、测绘,特别是城市规划、建设等方面得到广泛应用,并发挥了很大的积极作用。随着城市规模的不断扩大,先进三维场景扫描技术的引进,给数量如此庞大、复杂程度参差不齐的三维模型的管理带来了严峻的挑战,同时也暴露出了传统管理系统表现出的打开缓慢、存储容量有限、备份麻烦、检索速度慢的问题。基于此,本文针对海量三维模型数据的存储、快速可视化、检索,并结合了日渐成熟的Hadoop技术,设计了一个有效管理海量三维模型的分布式平台,应用于柏林CITYGML数据的管理。本文主要的研究工作包括:(1)基于Hadoop技术,在六个节点(每个节点拥有4G内存,4个核,1T硬盘)上实现完全分布式集群的搭建并完成测试,为使用分布式文件系统HDFS和开发基于MapReduce计算框架的应用软件打下基础。(2)通过Hadoop Streaming,分别实现三维模型的分布式存储和下载。(3)使用PCA算法保留模型99%的信息,从而简化模型的复杂度,使之能在网页上快速可视化。(4)分析比较已有三维模型特征提取算法,找出最适合于MapReduce并行计算框架处理的特征提取算法和相似度匹配算法,为本文的模型检索研究提供参考。(5)结合HBase的优点,设计了以HBase为数据库、MapReduce为并行计算框架的三维城市模型云平台管理系统,以确保系统的稳定性和可扩展性。
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