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三维重建数据集 - 清华大学老校门.7z

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简介:
本数据集包含清华大学标志性建筑——老校门的高精度三维点云与模型文件。基于深度学习技术生成,适用于三维重建和计算机视觉研究。 清华大学老校门数据集是基于Riegl-LMS-Z420i型激光扫描仪获取的建筑物真值数据及图像数据构建的一个三维重建数据集。该设备在50米内的精度为10毫米,扫描角度间隔为0.0057°。此数据集中包含了激光真值数据、图像数据和摄像机投影矩阵等信息,并由中科院自动化研究所提供,主要用于研究者对相关结果进行定量评价。

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    本数据集包含清华大学标志性建筑——老校门的高精度三维点云与模型文件。基于深度学习技术生成,适用于三维重建和计算机视觉研究。 清华大学老校门数据集是基于Riegl-LMS-Z420i型激光扫描仪获取的建筑物真值数据及图像数据构建的一个三维重建数据集。该设备在50米内的精度为10毫米,扫描角度间隔为0.0057°。此数据集中包含了激光真值数据、图像数据和摄像机投影矩阵等信息,并由中科院自动化研究所提供,主要用于研究者对相关结果进行定量评价。
  • NasW3.0
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    清华大学三维NasW3.0是由清华大学研发的一套先进的网络架构搜索框架,该系统结合了深度学习与自动化技术,在计算机视觉、语音识别等领域展现出卓越性能。 【清华三维NasW3.0】是一款专为32位操作系统设计的高效三维地理信息系统,主要用于处理和分析地理空间数据。该软件凭借其强大的坐标计算能力和高程处理功能获得了用户的高度评价,使地理信息的应用变得更为便捷。 在三维GIS领域中,坐标系统是至关重要的组成部分。它描述了地球上任意一点的位置,并且有多种类型如笛卡尔坐标、经纬度坐标以及UTM(通用横轴墨卡托)等。清华三维NasW3.0支持包括但不限于WGS84、CGCS2000、北京54和西安80等多种坐标系统的转换,这些系统在全球及中国范围内被广泛应用。用户可根据需求进行不同坐标系间的转换以确保数据的准确性和兼容性。 高程处理是另一个关键功能,在地形分析、测绘以及城市规划中尤为重要。清华三维NasW3.0提供了包括导入、处理和可视化在内的高程数据管理功能,支持数字高程模型(DEM)如SRTM或ASTER GDEM等,并可用于生成地形表面进行坡度、坡向及高程剖面的分析。这对于评估地形特征、洪水风险以及地质灾害具有重要意义。 软件还兼容多种GIS行业常用的数据交换格式,例如Shapefile、DXF、KML和GML等,使得用户可以轻松地导入和导出地图数据,并实现与其他GIS工具之间的无缝对接。 尽管在32位操作系统环境下运行时可能略逊于64位版本的内存管理和计算速度,清华三维NasW3.0依然能够处理大规模的空间数据。对于那些仅需基本功能或硬件配置有限的用户来说,这款软件提供了高效且经济的选择方案。 综上所述,【清华三维NasW3.0】是一款专为32位操作系统设计的专业级三维GIS工具,其核心能力涵盖坐标转换和高程处理,并支持多种数据格式以满足地理空间数据分析中的多样化需求。即使在64位系统已成主流的今天,它依然能在特定场景下发挥其实用价值,在三维地理信息处理方面得到用户的广泛认可与肯定。
  • 说明书
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    《清华大学的三维说明书》是一份创新性的指南,通过立体模型和互动设计全面展示了清华校园的历史建筑、现代设施及学术资源,为师生提供沉浸式的探索体验。 专业的清华三维软件教程内容详尽,涵盖了如何使用该软件以及各种技巧的详细介绍。
  • (顶部视角)
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    本数据集包含丰富的三维场景模型,特以顶部视角展现,旨在支持多领域内的空间建模与分析研究。 用于三维重建的数据集是从俯视视角采集的,数据由大疆无人机获取,并且是由机械学院和理学院的同学共同完成采集工作的。
  • 结构(第版)
    优质
    《清华大学数据结构(第三版)》是一本经典教材,系统地介绍了数据结构的基本概念、原理和方法,适合计算机专业学生深入学习与研究。 数据结构是计算机科学中的核心学科之一,它专注于如何高效地组织和存储数据以优化算法执行效率。清华大学第三版的《数据结构》教材深入讲解了这一领域的关键概念,旨在帮助学生掌握设计与分析数据结构的方法。 首先,我们需要理解基本的数据概念:数据是指用来描述现实世界事物的信息单元,包括数字、字符和其他符号,并且可以被计算机处理和操作。在这些信息中,最小的基本单位被称为数据元素;例如,在一个学生的记录里,“学号”和“姓名”都是单独的数据元素。而所有具有相同性质的多个数据元素集合起来就形成了所谓的数据对象——比如全体学生的信息构成了一个特定的数据对象。 接下来是逻辑结构与物理结构的概念:它们描述了不同种类的数据元素之间的关系,其中逻辑结构包括线性、树形及图形等类型;物理结构则涉及顺序存储、链式存储以及索引等方式。理解这些概念对于设计和分析数据组织方法至关重要。 数据类型是指一组值及其相关操作的定义集合,在C语言中常见的有整数型、浮点型和字符型等。抽象数据类型(ADT)进一步扩展了这一概念,它专注于定义一种特定类别的逻辑特性而不涉及具体的实现细节。例如,栈和队列是典型的ADTs,尽管它们在内存中的具体存储方式可能有所不同,但其基本操作如压入/弹出或入队/出队等保持不变。 算法则是解决问题的一系列步骤,并包含了输入、输出、有限性、确定性和可行性五个关键要素。评估一个算法的效率通常通过分析它的复杂度来实现,这包括计算执行次数并估计时间复杂度。在学习数据结构时,理解如何设计和描述高效且合理的算法是至关重要的技能之一。 当阅读清华大学第三版《数据结构》教材的第一章内容时,应特别关注以下几点: 1. 数据结构逻辑与物理层面的区别。 2. 抽象数据类型的概念及其与其他类型(如具体的数据类型)之间的差异。 3. 算法的描述方法和复杂度分析技巧等。 通过深入研究这些基础概念,可以为后续章节的学习打下坚实的基础。这包括线性表、栈、队列、树形结构、图状结构及排序与查找机制等内容,并且能够利用所学知识设计出高效的算法来解决实际问题。掌握数据结构不仅能提高编程能力,还能帮助优化软件性能和处理复杂的问题情境。
  • CT_Ct.rar_CT_MATLAB_ct处理
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    本资源包含CT图像的三维重建技术资料与MATLAB实现代码,适用于医学影像分析及科研人员进行CT数据处理和三维建模。 三维重建可以通过MATLAB实现CT影像的重建。
  • 平差软件
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    本软件由清华大学研发团队倾力打造,专为解决现代测绘中的复杂问题设计,采用先进的三维平差算法,提高数据处理精度与效率,广泛应用于建筑、地理信息及工程测量等领域。 NASEW2008版本已安装并配有示例数据,可以正常使用。
  • CT__CT__ct
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    CT三维重建技术利用计算机软件将二维CT图像数据转化为三维立体模型,有助于更直观地分析和诊断病变情况。 这段文字描述了一个用于CT三维重建的程序代码,该代码已经正常运行,并且适合初学者学习和借鉴。
  • 的手势.zip
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    该资料包包含了由清华大学研究团队创建的手势识别数据集,旨在促进手语理解和手势控制技术的研究与发展。 清华大学手势数据集包含2018年11月28日采集的用户6的数据文件,例如user6-1-1-1-1-r1.dat,共有4500个此类文件。
  • -点云
    优质
    简介:三维重建利用点云数据技术,通过捕捉物体表面大量密集点的空间坐标信息,构建出精确、逼真的数字模型,广泛应用于建筑、制造及虚拟现实等领域。 这段文字介绍了一组点云数据集,包含经典的兔子模型、多边形模型以及鼠标形状的点云数据。这些数据格式多样,非常适合初学者用来测试代码功能。喜欢的朋友可以获取使用!