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101.
面向数字孪生城市的智能化全息测绘   总被引:2,自引:0,他引:2  
以大数据、物联网、人工智能、虚拟现实、云计算、智能驾驶等新技术为代表的信息化浪潮席卷全球,数字世界与物理世界正形成两大平行发展、相互作用的体系,数字孪生技术应运而生。随着物联网技术(IOT)的发展,数字孪生的理念被引入到智慧城市建设中来,深刻影响着城市规划、建设与治理。笔者所在单位面向数字孪生城市和自然资源统一监管对测绘地理信息的新需求,在全国开创性地开展了面向数字孪生城市的智能化全息测绘试点工作。本文结合上海市智能化全息测绘试点工作,从数字孪生城市、数字孪生城市对地理信息的新需求、智能化全息测绘关键技术及测绘成果等方面展开了论述,重点介绍了智能化全息测绘的技术体系和产品体系,以及在社会各领域的应用成果。  相似文献   
102.
房屋建筑分类是抗震设计和地震风险分析的基础,是巨灾保险的纽带环节,也是结构易损性准确、完备分析的前驱保障,快速获取建筑特性参数非常关键。基于影像数据获取结构特性相比传统手段具有显著优势,然而其准确性具有一定挑战性,从影像数据得到实时的、较准确的结构特性成为地震保险数据获取技术的关注焦点。本文采用深度学习方法开展从影像数据中提取面向地震保险需求的建筑特性数据,构建基于深度学习方法的建筑高度识别模型和基于机器视觉的建筑高度识别方法,运用基于Xception神经网络深度学习和机器视觉的模型,对北京地区的建筑高度进行模型测试,该方法可为地震保险分析提供重要的基础数据支持。  相似文献   
103.
104.
科技名词中文译名标准化和规范化工作是推动我国科技进步和科学知识传播的重要基础。新的科学概念和技术名词层出不穷,如何及时发现并确定新生术语的中文译名是一项普遍的社会需求。介绍了一套全新的天文学英语新词自动提取系统。该系统综合使用脚本过滤、术语识别、正则表达匹配等多种方法,能够自动追踪Ar Xiv论文数据库的更新,分析天文学论文的内容,生成推荐术语列表,从而将学科专家从繁重的科技新词收集整理工作中解放出来,把有限的精力集中到更能体现专业素养的新词审定工作当中。这个系统将为推动天文学等基础学科的新词收集,乃至学科标准化等工作发挥积极作用。  相似文献   
105.
高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法研究   总被引:4,自引:3,他引:1  
根据高分辨率遥感影像信息提取过程中对影像的对象化分割的需求,分析了均值漂移分割算法的原理,并对其多尺度分割方法进行了设计与实现。实验证明该算法具有较好的影像分割精度。  相似文献   
106.
为了准确获取结构自振特性,通过分析多路径误差和结构振动的频率特征,采用小波包分解和频谱分析相结合的方法,在不同尺度下进行特定成分的提取,再作频率特性分析。实验结果表明,小波包能够有效地分离多路径误差,实现结构振动特征的提取,GPS测定的结构自振频率与理论值吻合较好,并且具有很好的稳定性。  相似文献   
107.
The extraction of object features from massive unstructured point clouds with different local densities, especially in the presence of random noisy points, is not a trivial task even if that feature is a planar surface. Segmentation is the most important step in the feature extraction process. In practice, most segmentation approaches use geometrical information to segment the 3D point cloud. The features generally include the position of each point (X, Y and Z), locally estimated surface normals and residuals of best fitting surfaces; however, these features could be affected by noisy points and in consequence directly affect the segmentation results. Therefore, massive unstructured and noisy point clouds also lead to bad segmentation (over-segmentation, under-segmentation or no segmentation). While the RANSAC (random sample consensus) algorithm is effective in the presence of noise and outliers, it has two significant disadvantages, namely, its efficiency and the fact that the plane detected by RANSAC may not necessarily belong to the same object surface; that is, spurious surfaces may appear, especially in the case of parallel-gradual planar surfaces such as stairs. The innovative idea proposed in this paper is a modification for the RANSAC algorithm called Seq-NV-RANSAC. This algorithm checks the normal vector (NV) between the existing point clouds and the hypothesised RANSAC plane, which is created by three random points, under an intuitive threshold value. After extracting the first plane, this process is repeated sequentially (Seq) and automatically, until no planar surfaces can be extracted from the remaining points under the existing threshold value. This prevents the extraction of spurious surfaces, brings an improvement in quality to the computed attributes and increases the degree of automation of surface extraction. Thus the best fit is achieved for the real existing surfaces.  相似文献   
108.
基于网格合并思想实现的平面流场拓扑简化,存在物理特征被忽略和并行实现困难的问题,难以满足远程可视化的要求。文中提出1种基于物理特征的平面流场拓扑简化算法。算法通过计算生成平面流场的物理特征参数图像,利用图像分割提取平面流场的特征区域达到流场简化的目的。实验结果表明,算法能从物理特征和宏观的角度出发快速、准确描述平面流场的拓扑结构,为平面流场可视化提供了1种新方法。  相似文献   
109.
基于LIDAR数据的建筑物轮廓提取   总被引:2,自引:0,他引:2  
杨洋  张永生  马一薇  胥亚 《测绘科学》2010,35(3):203-205
建筑物轮廓的准确提取是建筑物三维重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物轮廓提取方法的基础上,针对LIDAR离散的点云数据,提出了一种自动快速提取建筑物轮廓信息的方法。首先通过点云数据生成城市的数字表面模型(DSM)和数字地面模型(DTM)相减计算得出规则化的数字表面模型(nDSM),进而将地面点和非地面点进行分类;其次,考虑到地物的几何特性,提出一种8邻域搜索的方法对非地面点点云进行分割,得到建筑物表面点云;最后运用基于梯度图的边界跟踪的方法来获取建筑物的轮廓信息。实验表明:该方法能有效地提取建筑物轮廓。  相似文献   
110.
To present a new method for building boundary detection and extraction based on the active contour model, is the main objective of this research. Classical models of this type are associated with several shortcomings; they require extensive initialization, they are sensitive to noise, and adjustment issues often become problematic with complex images. In this research a new model of active contours has been proposed that is optimized for the automatic building extraction. This new active contour model, in comparison to the classical ones, can detect and extract the building boundaries more accurately, and is capable of avoiding detection of the boundaries of features in the neighborhood of buildings such as streets and trees. Finally, the detected building boundaries are generalized to obtain a regular shape for building boundaries. Tests with our proposed model demonstrate excellent accuracy in terms of building boundary extraction. However, due to the radiometric similarity between building roofs and the image background, our system fails to recognize a few buildings.  相似文献   
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