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U-Net边界检测的实景模型单体化包围盒创建方法
1
作者
辛佩康
余芳强
+1 位作者
高丙博
谷志旺
《桂林理工大学学报》
北大核心
2025年第2期229-236,共8页
针对传统单体化中地物提取及包围盒创建人工方法自动化程度低、效率差,点云滤波方法算法复杂、精度不佳的问题,提出一种利用真正射影像U-Net边界检测的实景模型动态单体化包围盒创建方法。首先借助U-Net神经网络检测并提取真正射影像中...
针对传统单体化中地物提取及包围盒创建人工方法自动化程度低、效率差,点云滤波方法算法复杂、精度不佳的问题,提出一种利用真正射影像U-Net边界检测的实景模型动态单体化包围盒创建方法。首先借助U-Net神经网络检测并提取真正射影像中建筑轮廓边界,进一步基于提取的建筑边界,通过地理坐标转换、影像密集匹配点云中建筑高度提取来自动创建建筑单体矢量包围盒。以江西两个村庄为例进行实验,结果表明:所提方法建筑边界提取精度高、效率快,创建的包围盒位置和高度准确,能有效对大面积建筑群落实景模型进行建筑动态单体化处理。
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关键词
u-net边界检测
建筑轮廓提取
真正射影像
实景模型单体化
包围盒创建
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职称材料
题名
U-Net边界检测的实景模型单体化包围盒创建方法
1
作者
辛佩康
余芳强
高丙博
谷志旺
机构
上海建工四建集团有限公司
出处
《桂林理工大学学报》
北大核心
2025年第2期229-236,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFD1100604-05)。
文摘
针对传统单体化中地物提取及包围盒创建人工方法自动化程度低、效率差,点云滤波方法算法复杂、精度不佳的问题,提出一种利用真正射影像U-Net边界检测的实景模型动态单体化包围盒创建方法。首先借助U-Net神经网络检测并提取真正射影像中建筑轮廓边界,进一步基于提取的建筑边界,通过地理坐标转换、影像密集匹配点云中建筑高度提取来自动创建建筑单体矢量包围盒。以江西两个村庄为例进行实验,结果表明:所提方法建筑边界提取精度高、效率快,创建的包围盒位置和高度准确,能有效对大面积建筑群落实景模型进行建筑动态单体化处理。
关键词
u-net边界检测
建筑轮廓提取
真正射影像
实景模型单体化
包围盒创建
Keywords
u-net
boundary detection
building contour extraction
true orthophoto
singling of real-scene model
bounding box creation
分类号
P23 [天文地球—摄影测量与遥感]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
U-Net边界检测的实景模型单体化包围盒创建方法
辛佩康
余芳强
高丙博
谷志旺
《桂林理工大学学报》
北大核心
2025
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参考文献
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