【摘 要】
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由于遥感影像中建筑物的纹理的复杂性和背景的多样性,从高分辨率遥感图像中实现建筑物自动提取是一个具有挑战性的任务。现有的最先进的深度学习框架使用重复的池化操作,导致详细信息的丢失。在LinkNet框架上结合空洞卷积、注意力机制和多尺度预测,提出了ADLinkNet,并在WHU Building数据集上进行了测试。实验结果表明,ADLinkNet优于DeepLabv3、UNet、SegNet和D-Li
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由于遥感影像中建筑物的纹理的复杂性和背景的多样性,从高分辨率遥感图像中实现建筑物自动提取是一个具有挑战性的任务。现有的最先进的深度学习框架使用重复的池化操作,导致详细信息的丢失。在LinkNet框架上结合空洞卷积、注意力机制和多尺度预测,提出了ADLinkNet,并在WHU Building数据集上进行了测试。实验结果表明,ADLinkNet优于DeepLabv3、UNet、SegNet和D-LinkNet等。
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在实际建筑工程消防测绘中,对于最不利点(离疏散门最远点)有相应的技术要求,针对人工判断最不利点容易出错、效率低,本文提出了一种顾及障碍物的防火区最不利点计算算法,该算法综合可视图法和Dijkstra算法,可辅助作业人员快速准确定位最不利点,并提供相应的路径规划,作业人员只需实地测绘验证,对于消防测绘验收有重要意义。
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