【摘 要】
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在信息标注中融入场景结构信息，能有效解决城市AR信息指示不明、空间遮挡表达不清和视图布局叠置等问题。针对城市AR信息标注中场景结构缺失的问题，提出了一种考虑地理语义且兼顾精度、效率和稳健性的建筑物场景结构提取方法。首先构建了面向建筑物场景结构提取的场景感知网络，从单张场景图像中提取语义、深度和法向量信息；然后将其转化为建筑物立面角点和朝向等结构特征，并计算与2D地图中建筑物轮廓之间的最佳匹配；最终
【基金项目】
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地理环境智能感知关键技术与应用研究（中原学者科学家工作室科研项目）；
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在信息标注中融入场景结构信息，能有效解决城市AR信息指示不明、空间遮挡表达不清和视图布局叠置等问题。针对城市AR信息标注中场景结构缺失的问题，提出了一种考虑地理语义且兼顾精度、效率和稳健性的建筑物场景结构提取方法。首先构建了面向建筑物场景结构提取的场景感知网络，从单张场景图像中提取语义、深度和法向量信息；然后将其转化为建筑物立面角点和朝向等结构特征，并计算与2D地图中建筑物轮廓之间的最佳匹配；最终将场景图像按建筑物立面进行重构，提取区域轮廓、场景深度和立面朝向等场景结构。试验中采用Google街景数据生成的9470组样本训练和测试场景感知网络，并在Graz地区32组建筑物场景中测试场景结构提取的有效性。结果表明该方法能达到近实时的效果，且立面轮廓更规则。在存在一定配准误差或局部遮挡的条件下，立面提取的质量显著优于基于地图解析场景图像的方法，具有更好的稳健性。
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