【摘 要】
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室内平面要素的准确提取与关系恢复是室内模型自动化语义重建的重要基础,本文提出了一种面向复杂三维点云的室内平面要素提取与优化方法。该方法首先利用区域增长和RANSAC平面混合分割方法分割室内点云数据;其次利用室内语义部件的空间位置信息及包围盒和法向量信息,对分割后的平面进行平面要素的精确提取;然后对提取的墙面进行优化,实现共享墙面的合并,解决室内墙面冗余的问题;最后利用门与墙的空间位置信息,恢复门墙
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁 阜新123000;深圳大学建筑与城市规划学院智慧城市研究院,广东 深圳518061;自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室,广东 深圳518061;深圳市
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室内平面要素的准确提取与关系恢复是室内模型自动化语义重建的重要基础,本文提出了一种面向复杂三维点云的室内平面要素提取与优化方法。该方法首先利用区域增长和RANSAC平面混合分割方法分割室内点云数据;其次利用室内语义部件的空间位置信息及包围盒和法向量信息,对分割后的平面进行平面要素的精确提取;然后对提取的墙面进行优化,实现共享墙面的合并,解决室内墙面冗余的问题;最后利用门与墙的空间位置信息,恢复门墙关联关系。试验部分采用了两组试验数据:一组是深圳大学某层教学楼的激光点云数据,另一组是国际摄影测量与遥感
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随着自然保护地整合优化预案的实施及勘界立标工作的进展,对勘界成果的现势性和准确性要求日益提高。为解决传统勘界工作中存在的监测技术落后、工作量繁多、成果界线不精确、边界不客观等问题,本文基于无人机倾斜摄影测量技术,结合Google地图和数字正射影像,通过摄影测量和实地测量相结合的方法,实现了满足精度要求的自然保护地边界快速识别和提取。以韶关市北江特种珍稀鱼类省级自然保护区为例,构建1∶500实景三维
图像目标检测是计算机视觉与数字图像处理的一个热门方向,其主要任务是找出图像中感兴趣的物体并确定物体的位置与类别。目前基于深度学习模型是主流的目标检测算法,利用其解决诸多学科问题成为一种趋势。本文采用区域卷积神经网络(Faster R-CNN)深度学习算法和相关图像处理算法,以ResNet50、ResNet101为骨干网络,采用特征金字塔网络开展新冠疫情期间武汉市车辆变化监测,以此分析疫情下的武汉市
本文基于太原市1973—2020年遥感影像,利用人工目视解译结合Google历史影像校正提取建成区,引入紧凑度、扩张强度、扩张速度及重心迁移模型等指标对太原市建成区近50年的时空演变特征进行深入分析,并分析太原市建成区扩张的主要驱动力因素。研究表明:(1)1973—2020年太原市建成区面积扩张了15.12倍,平均年增长面积为7.85 km~2;建成区紧凑度普遍较低,在南北方向扩展明显,重心沿南西
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