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倾斜摄影测量的城市真三维模型构建方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对如何基于近年来新推出的倾斜摄影测量技术快速构建城市真三维模型的问题,在研究分析国内基于该技术构建三维模型方法的基础上,提出了利用Street Factory系统,结合少量人工干预快速构建城市真三维模型的方法。采用倾斜影像联合空中三角测量技术,实现了多角度倾斜影像的一体化区域网平差;通过多视影像密集匹配和自动纹理关联,实现了高精度真实三维模型的构建。基于RCD-30倾斜相机获取的西安大雁塔景区倾斜影像,开展城市真三维模型构建试验。结果表明,所提方法构建的城市真三维模型满足相关规范的要求,适合大规模区域城市三维模型快速构建,对测绘生产单位规模化生产具有一定的参考价值。 相似文献
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机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
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研发了一种适合于大范围1∶500的无人机测图方案,围绕平面和高程点位中误差在5 cm以内这一核心目标,从无人机的平台稳定性、空中精准定位飞控、空三与三维建模及模型与影像结合的多视角测图等方面进行了设计。在广州马沥村的应用表明,本文研究的无人机倾斜摄影方案可以满足1∶500高精度的三维测图,并具有较高的效率。 相似文献
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城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19％、94.27％、93.58％、96.63％);(94.20％、97.56％、92.02％、95.68％);(91.48％、98.61％、90.39％、94.87％).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑. 相似文献
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监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。 相似文献
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<正>当前,我国正在推进"数字城市""智慧城市"等重大地理空间信息工程项目,车载移动测量技术(VMMT)发挥了不可或缺的作用,其具有外业数据采集速度快、自动化程度高、运行成本低廉等特点,是当前摄影测量与遥感深入发展的新领域。其强大的地面多视角可量测实景影像采集能力,为GIS数据采集与更新开辟了一条快速高效的新途径。从目前VMMT技术的发展趋势来看,测绘行业研究 相似文献
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