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masterarbeit-kai
Commit bd46221a by Philipp Adolf
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Mache Präfixe einheitlich

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Ausarbeitung/04tiles.tex
...@@ -88,7 +88,7 @@ Es lässt sich zum Beispiel ein Batched3D-Modell für Gebäude mit einem Instan ...@@ -88,7 +88,7 @@ Es lässt sich zum Beispiel ein Batched3D-Modell für Gebäude mit einem Instan
Für das Speichern der Punktwolke wurde auf die Implementierung eines Level-of-Detail-Verfahrens verzichtet. Für das Speichern der Punktwolke wurde auf die Implementierung eines Level-of-Detail-Verfahrens verzichtet.
In der Praxis hat sich gezeigt, dass die Punktwolken klein genug sind, um sie immer vollständig zu rendern. In der Praxis hat sich gezeigt, dass die Punktwolken klein genug sind, um sie immer vollständig zu rendern.
Sollte man größere Punktwolken, z.B. von einem ganzen Raum erstellen, könnte LOD Performancevorteile beim Visualisieren bringen. Sollte man größere Punktwolken, z.B. von einem ganzen Raum erstellen, könnte LOD Performancevorteile beim Visualisieren bringen.
Das verwendete Tileset ist statisch und sehr einfach gehalten (siehe Anhang \ref{Anhang:Tileset}) Das verwendete Tileset ist statisch und sehr einfach gehalten (siehe Anhang \ref{anhang:Tileset})
Es beinhaltet ein Tile, das auf die Punktwolke referenziert. Es ist nicht transformiert und hat als Boundigvolume eine statische 5m große Kugel. Es beinhaltet ein Tile, das auf die Punktwolke referenziert. Es ist nicht transformiert und hat als Boundigvolume eine statische 5m große Kugel.
Die eigentlichen Daten werden in einem Point Cloud Tile abgespeichert. Die eigentlichen Daten werden in einem Point Cloud Tile abgespeichert.
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Ausarbeitung/Anhang.tex
\section{3D Tile JSON} \section{3D Tile JSON}
\label{Anhang:Tileset} \label{anhang:Tileset}
In diesem Anhang finden Sie das verwendete Tileset der 3D Tiles In diesem Anhang finden Sie das verwendete Tileset der 3D Tiles
\lstinputlisting[language=json,firstnumber=1]{../3_PointCloud/tileset1.json} \lstinputlisting[language=json,firstnumber=1]{../3_PointCloud/tileset1.json}
......
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