基于神经网络的公路工程造价预测模型

文章对高速公路的工程特征进行全面的分析和筛选,确定了7个对公路工程造价影响较大的工程特征,使其作为神经网络预测模型的输入向量,随之构建了基于BP神经网络的高速公路工程造价预测模型,最后结合MATLAB神经网络工具箱对程序进行设计,并选取已完工程为实例。通过对模型的训练、修正以及实例验证,证明BP神经网络可以有效提高预测的精确度,具有较强的实用价值。     

建筑物立面点云语义分割方法研究

针对建筑物点云数据重建模型自动化程度较低的问题,提出了一种半自动的建筑物特征元素提取方法。首先采用随机采样一致性算法实现点云分割,将点云分割成不同部分,再依据建筑物立面各种特征元素之间的尺寸、位置、拓扑关系等一系列属性判断每一块点云数据的语义信息,实现了从分割出来的点云数据中自动识别建筑物立面的门、窗户、墙体等特征元素。该方法基本上实现了点云数据的语义分割,为建筑物三维模型的自动重建提供了基础框架。