【摘 要】
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目前，在BIM与GIS融合方面的研究主要分为三个方向，分别是数据格式转换、数据标准扩展和本体论，本项目选择通过本体论的模式进行IFC和CityGML的实体融合。通过语义修正提取实体的三元组，再用知识表示学习将三元组表示为实体向量，将实体语义信息转换到低维向量空间，采取以扩展语义匹配为基础构建IFC和CityGML标准的匹配融合系统，解决在IFC和CityGML两个不同的标准下对同一实体的语义方面的
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目前，在BIM与GIS融合方面的研究主要分为三个方向，分别是数据格式转换、数据标准扩展和本体论，本项目选择通过本体论的模式进行IFC和CityGML的实体融合。通过语义修正提取实体的三元组，再用知识表示学习将三元组表示为实体向量，将实体语义信息转换到低维向量空间，采取以扩展语义匹配为基础构建IFC和CityGML标准的匹配融合系统，解决在IFC和CityGML两个不同的标准下对同一实体的语义方面的理解偏差问题，并通过相似度计算进行聚类。此外还通过提取到的三元组，利用实体-关系-实体进行几何重构，将I
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受限于传统朗伯光波束较强的空间指向性，基于同构朗伯光波束的可见光通信发射器设计难以提供令人满意的空间覆盖表现。针对上述问题，综合考虑商用发光二极管（LED）光源多样的非朗伯光波束特性，提出一种基于典型非朗伯光波束的发射分集技术方案。该方案能够充分利用非朗伯光波束各自的空间辐射特性，将更多发射光功率针对性地投射到远离光发射器的覆盖边缘区域，在保持整体发射光功率恒定且分集角为60°时，所提出的非朗伯性
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针对电力巡线图像纹理复杂且具有视差变化,传统算法获取成对匹配点数量较少、配准精度较低,严重影响电力巡线无人机图像拼接效果等问题,提出一种改进OANet(Order-Aware Network)的图像拼接方法。首先借助加速“风”(AKAZE)算法对待拼接电力巡线图像粗匹配;然后对OANet中Order-Aware模块添加挤压和激励网络(SENet)，从而增强网络对局部和全局上下文信息抓取能力,得到更
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