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针对当前矢量地图导航缺乏真实环境信息,而视觉地理定位依赖海量图像标注数据的问题,提出了一种面向虚实融合的单体建筑物实时识别与定位方法。该方法以智能手机为载体,利用轻量级深度网络SSD(single shot detector)实时检测手机视频流中的建筑物对象类别,通过调用手机内置传感器获取当前定位信息与拍摄视角,并以矢量地图信息为辅助,在仅需识别出建筑物类别的情况中,准确获得单个建筑物的属性与定位信息,并与矢量地图进行叠加可视化,最终达到真实地理环境与矢量地图融合的增强导航。随机采集了550张建筑物图像,经过处理标注后作为训练标签,在计算机上训练SSD的建筑检测功能并且进行验证;将训练好的SSD网络模型迁移到移动端,结合地理围栏方法与手机传感器开发可识别建筑单体信息的增强导航系统,将系统部署在手机上进行测试。实验结果表明,该方法可充分利用矢量地图与实景图片的互补信息,在仅需少量建筑物标注样本的情况下,实现单体建筑物信息增强的手机端地图导航,有效缓解了矢量地图定位不够直观的问题。 相似文献
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针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。 相似文献
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《测绘科学》2021,(4)
针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。 相似文献
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《测绘科学》2020,(4)
针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。 相似文献
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提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先，通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置，逐一提取单个建筑物轮廓，利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型（GMM），然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化，完成建筑物初步提取，最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
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以建筑物的安全运营为首要目的,结合全球导航卫星系统高精度定位监测技术,采用事后处理软件解算监测点的三维坐标。本文分别利用加权移动平均法和曲线拟合法处理原始沉降观测数据,分析建筑物沉降变形规律,通过建立相应预测模型拟合数据,将实测值与拟合值作对比,详细论述模型精度及拟合程度,并对建筑物后期变形趋势进行预报分析。试验分析表明,2个预测模型的拟合值符合建筑物的沉降变形规律,验证了模型在沉降监测应用中的有效性及可行性。 相似文献
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建筑物顶部边界的精确提取在建立数字城市等方面发挥着非常重要的作用。本文针对从遥感影像中粗提取的建筑物边界不规则的问题，结合Harris算子和Susan算子，提出了一种对粗提取后的建筑物边界进行规则化拟合的处理方法。首先对粗提取的建筑物顶部边界进行预处理以剔除噪声影响；然后分别使用Harris算法和Susan算法对预处理后的建筑物边界进行角点检测提取；最后对检测提取的边界角点进行点号排序和规则化拟合连接得到规则的建筑物边界。试验结果表明，通过该方法处理后的建筑物边界平滑且与其实际边界基本一致。 相似文献
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LiDAR辅助下利用超高分辨率影像提取建筑物轮廓方法 总被引：7，自引：2，他引：5
以精确自动提取建筑物轮廓为目标,提出一种LiDAR辅助下利用超高分辨率影像进行轮廓提取的新方法.其要点分为4步:① 预处理,检测LiDAR中建筑物点并分割成每栋建筑物的点集;② 建立轮廓提取区,针对每栋建筑物做缓冲区和外接矩形,通过缓冲区过滤和外接矩形切割,建立轮廓提取感兴趣区域;③ 线段提取,借助LiDAR估算出建筑物概略主方向,并在该方向的约束下,自动、鲁棒地检测出建筑物的主方向和建筑物的线段;④ 轮廓筛选,基于LiDAR密度分析与Kmeans聚类动态筛选出精确轮廓.本方法所提取的建筑物轮廓定位精确、细节完好,轮廓提取准确率91%. 相似文献
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为了克服高分辨率遥感影像配准与变化检测作为单独环节处理的局限,该文提出了一种基于变分理论的配准与变化检测一体化处理方法。该方法将配准误差作为一种光谱变化决策因子,变化信息以权值的方式迭代反馈给变分配准模型的解算过程。为了更准确地检测建筑物这个特定目标的真实变化,该文采用多尺度最大形态学轮廓建筑物检测指数的差异作为另外一个决策因子。最后将配准误差反映的变化和建筑物检测指数的差异这两个决策因子在D-S证据理论框架下建立概率模型进行融合处理,进而得到建筑物的变化检测结果。该文选取WorldView-2数据进行实验,实验结果表明,一体化处理思路可以有效地解决单独处理的局限,从根本上解决配准误差对变化检测结果的影响以及由于变化而使配准精度降低的问题,进而提高配准和变化检测的质量。 相似文献
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建筑物竣工测量数据处理及质量控制 总被引：15，自引：1，他引：14
介绍建筑物竣工测量过程中的数据处理及质量控制,探讨在竣工测量过程中如何更好的保证成果精度、竣工测量成果的再利用等问题,阐述作者对建筑物竣工测量进行质量控制的一些认识,并结合工作实际,提出对竣工测量精度指标的见解. 相似文献
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《测绘科学》2020,(8)
针对现有方法提取阴影效率慢,提取不完整,估算过程未能实现半自动化甚至自动化的问题,该文基于高分二号影像,提出一种将K-means图像分割算法与阴影后处理结合一体应用在建筑物阴影提取的方法:首先,选择建筑物间隔稀疏,结构规则的城郊区域,利用K-means图像分割获取建筑物阴影、建筑物2类以提取建筑物阴影;其次,通过形态学算法、Canny边缘检测等对阴影后期处理,去除小区域及孔洞填充,边缘信息检测,获取最终建筑物阴影;最后,根据太阳、卫星、建筑物以及阴影长度之间几何关系计算建筑物高度。考虑研究区域户型,每层楼高以2.8 m量测建筑物实际高度作为验证,实验结果表明:利用K-means图像分割能有效提取出阴影区域,与后期阴影优化策略结合,大幅度改善了阴影区域的完整性,获取建筑物高度信息自动化程度得到提高。 相似文献