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GSM法－從空載光達點雲萃取道路交通標線交點

本文根據瀝青路面及道路交通標線之光達回波強度的差異性，設計高斯曲面匹配(Gaussian SurfaceMatching, GSM)法，以求定直線型交通標線之線特徵參數，進而求得垂直交會的兩條直線標線之交點，並由不同航帶的光達點雲同名交點來估計與改正相鄰航帶點雲坐標基準偏差量，俾使用標線交點群來求解空照影像的外方位元素，使兩者建立在共同的坐標系統之中，以利後續空載光達與航空攝影測量的整合應用。經由實際資料測試，光達航帶點雲坐標基準經改正後，同名交點之整體平面偏差量之均方根值從0.650m降至0.286m，符合光達點之先驗平面精度±0.25m。使用這些基準改正後的點位做為地控點(共30點)，施行空照影像光束法平差，整體空三精度達到±0.67個像元的次像元精度等級。

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以多尺度萃取方法進行車載光達資料之類桿狀道路物件重建

車載光達系統（Mobile Lidar System, MLS）行駛在道路上以直接地理對位（Direct Georeferencing）方式進行雷射掃描，能夠快速獲取三維道路資訊進行道路調查，然而車載光達系統因資料量龐大及盲資料（Blind data）的特性，在應用上有許多挑戰。本研究發展車載光達資料自動化道路類桿狀物件重建方法，道路類桿狀物件包含路燈、交通號誌、及行道樹等。本研究採取模型導向重建策略，主要工作包含：(1)資料前處理、(2)類桿狀道路物件點雲偵測、及(3)物件點雲分類。資料前處理部分，對原始點雲進行分段分割並濾除路廊兩側牆面點雲；類桿狀道路物件點雲偵測部分，本文提出一個多尺度分割方法（Multi-scale Segmentation），包含體元（Voxel）尺度分割、點（Point）尺度分割及混合物分割三階段；物件點雲分類採取知識庫分類方法（Knowledge-based Classification）辨識出物件點雲所屬類別。研究成果顯示，在偵測階段成功率為95%，道路物件分類整體精度為72%，重建桿狀物件中心之位置精度在10公分以內，因此，所提出的方法可有效應用於車載光達之類桿狀道路物件重建。

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光達點雲幾何特徵萃取及匹配

光達感測器隨著在掃描速率、測程及定位精度方面的效能提升，儼然已成為三維空間資訊蒐集技術的主流。光達系統載具平台具備空載、車載與靜態地面掃描三種形式因應不同測繪需求，而為建構完整場景描述與獲取多時期資料整合之加值效益，點雲資料套合即為重要的前端處理程序之一。點雲資料套合作業倘仰賴人工進行控制標布設或共軛特徵量測，在執行效率與成本上往往未能獲得最佳效益。基於此，為提升點雲套合前置作業效能，本研究研擬自動化方式萃取光達點雲中點、直線與平面三種基本幾何元件，並考量特徵品質以及在滿足套合轉換模式下完成共軛特徵對應。實驗成果顯示，本研究建構之特徵萃取及匹配演算法可獲致良好的共軛特徵對應，匹配過程所計算的轉換參數估值則可逕行點雲套合任務或作為嚴密套合的良好初始值。

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應用多視立體及運動回復結構之三維場景重構

三維場景重構能應用於多領域做分析、展示。本研究運用電腦視覺相關演算法，如運動回復結構(Structure from Motion, SfM)、群集觀點多視立體(Clustering Views for Multi-View Stereo, CMVS)、以區塊為基礎之多視立體(Patch-Based Multi-View Stereo, PMVS)、柏松表面重構(Poisson surface reconstruction,PSR)，透過多張影像重構三維場景模型。本研究使用消費型相機與智慧型裝置拍攝不同物體角度之影像，不需要額外提供攝影裝備的內外參數，即能重構室內外各種尺度的模型，物件由小到大分別為安全帽、水泥方柱、室外涼亭，以及UAV空拍中興大學，並評估各模型的焦距精度。最後，重構三種不同的水泥方柱模型，利用圖標長度來還原模型真實尺度並進行體積評估。

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3D Spatial Information for Fire-Fighting Simulation of Building Fires

消防單位已使用地理資訊系統以縮短緊急事故之反應時間。然而，起火建築物內部之複雜結構將使得火災搶救及人命救助工作在緊急情況下更加困難。本研究乃基於一個微型地理資訊系統以分析及展示三維空間資訊用於建築物火災消防搶救模擬。首先，從二維建築圖中產生三維幾何網路模型用於室內之路網分析。其次，應用建築資訊模型於地理資訊環境中以提供一個具幾何與語意資訊之三維可視化虛擬環境。此外，加入雲梯車於三維環境中以模擬雲梯車之佈署及操作。最後，本研究乃用於執行一個真實建築物火災搶救之模擬。本研究可以提供消防人員尋找建築物內部之最短安全救援路徑，且幫助消防人員迅速佈署雲梯車，以縮短緊急應變之反應時間。