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无人机倾斜摄影辅助“GIS+”在智慧林业防火中的应用
被引量：
10
1
作者
冯幼贵
邢著荣
任维成
《防护林科技》
2019年第5期85-87,95,共4页
无人机倾斜摄影测量技术作为一项新技术,在实景三维建模领域得到了广泛的应用。文章分析了倾斜摄影技术的基本原理及系统组成,以林区为试验区,按照相关技术流程与方案制作了林区的高清实景三维模型,并对模型及相关数据入库,结合自主研...
无人机倾斜摄影测量技术作为一项新技术,在实景三维建模领域得到了广泛的应用。文章分析了倾斜摄影技术的基本原理及系统组成,以林区为试验区,按照相关技术流程与方案制作了林区的高清实景三维模型,并对模型及相关数据入库,结合自主研发的三维GeniusWorld平台,进行森林资源的分布与查询、森林火灾监测与预警等。对森林资源现状进行无死角监测,对林区总体发展规划及智慧管理提供基础数据与依据,促进森林资源可持续经营和发展。
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关键词
倾斜摄影
三维实景模型
地理信息系统
发展规划
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职称材料
基准线约束的建筑物立面重复纹理检测
被引量：
1
2
作者
贾琛
刘欣怡
+4 位作者
张永军
祝宪章
任维成
何庆
冯幼贵
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第3期49-54,共6页
重复纹理是立面中极为常见的特征之一,从立面图像中自动检测重复纹理结构是建筑物立面分析的一个重要环节。本文提出了一种基准线约束的纹理检测方法,以自动检测重复对象的位置和尺寸。该方法首先采用贝叶斯自适应超像素分割算法构建出...
重复纹理是立面中极为常见的特征之一,从立面图像中自动检测重复纹理结构是建筑物立面分析的一个重要环节。本文提出了一种基准线约束的纹理检测方法,以自动检测重复对象的位置和尺寸。该方法首先采用贝叶斯自适应超像素分割算法构建出超像素邻接图,计算色差后,对墙体进行分离获得候选对象;然后,计算得到候选对象的外接矩形,并从原图中提取出直线段对外接矩形进行约束;最后,基于建筑物立面结构的先验知识对建筑物立面纹理进行修复。试验结果表明,本文方法在检测几何形状为矩形纹理时,可实现对纹理位置和尺寸信息的准确检测,以及被遮挡重复对象的有效修复。
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关键词
超像素
色差
线约束
重复纹理检测
纹理修复
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职称材料
题名
无人机倾斜摄影辅助“GIS+”在智慧林业防火中的应用
被引量：
10
1
作者
冯幼贵
邢著荣
任维成
机构
山东正元航空遥感技术有限公司
山东农业工程学院
出处
《防护林科技》
2019年第5期85-87,95,共4页
文摘
无人机倾斜摄影测量技术作为一项新技术,在实景三维建模领域得到了广泛的应用。文章分析了倾斜摄影技术的基本原理及系统组成,以林区为试验区,按照相关技术流程与方案制作了林区的高清实景三维模型,并对模型及相关数据入库,结合自主研发的三维GeniusWorld平台,进行森林资源的分布与查询、森林火灾监测与预警等。对森林资源现状进行无死角监测,对林区总体发展规划及智慧管理提供基础数据与依据,促进森林资源可持续经营和发展。
关键词
倾斜摄影
三维实景模型
地理信息系统
发展规划
分类号
S762.3 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
基准线约束的建筑物立面重复纹理检测
被引量：
1
2
作者
贾琛
刘欣怡
张永军
祝宪章
任维成
何庆
冯幼贵
机构
武汉大学遥感信息工程学院
山东正元航空遥感技术有限公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第3期49-54,共6页
基金
国家自然科学基金(42201474,41871368)。
文摘
重复纹理是立面中极为常见的特征之一,从立面图像中自动检测重复纹理结构是建筑物立面分析的一个重要环节。本文提出了一种基准线约束的纹理检测方法,以自动检测重复对象的位置和尺寸。该方法首先采用贝叶斯自适应超像素分割算法构建出超像素邻接图,计算色差后,对墙体进行分离获得候选对象;然后,计算得到候选对象的外接矩形,并从原图中提取出直线段对外接矩形进行约束;最后,基于建筑物立面结构的先验知识对建筑物立面纹理进行修复。试验结果表明,本文方法在检测几何形状为矩形纹理时,可实现对纹理位置和尺寸信息的准确检测,以及被遮挡重复对象的有效修复。
关键词
超像素
色差
线约束
重复纹理检测
纹理修复
Keywords
superpixel
chromatic aberration
baseline constraint
repeated texture detection
texture repair
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无人机倾斜摄影辅助“GIS+”在智慧林业防火中的应用
冯幼贵
邢著荣
任维成
《防护林科技》
2019
10
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职称材料
2
基准线约束的建筑物立面重复纹理检测
贾琛
刘欣怡
张永军
祝宪章
任维成
何庆
冯幼贵
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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