基于YOLOv3的无人机建筑物空间特征提取方法研究

来源 :土木建筑工程信息技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wjyjiedabc
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随着智慧城市的发展,对建筑空间特征的采集速度和精度要求越来越高,针对市面上常见的空间特征提取方法灵活性差、智能化程度低、人力成本高等问题,本文提出了一种基于无人机扫描与YOLO识别的检测方法,完成了建筑物窗户构件的实时识别与提取。本文对YOLOv3算法进行了优化调整并运用自制的数据集对算法模型进行训练,使用Nginx搭建RTMP(Real Time Messaging Protocol)推流服务器接收无人机扫描信息,在地面平台显示实时识别结果,该方法大大提高了识别效率,降低了推流传输延迟,在无人机检
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根据机器学习不同分类器之间存在一定的互补性,提出一种基于概率矩阵特征值的加权多分类器组合方法,利用矩阵的特征值来自适应调整分配权值,通过支持向量机和随机森林分类器的组合进行LiDAR点云分类。实验结果表明,该方法能有效结合两种分类器的优势,提高了分类的精度和稳定性。
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