基于航空影像的城市违章建筑识别研究

作者： 袁延良   来源： 华中科技大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 违章建筑识别　　   区域增长　　   分组策略　　   区域合并   建筑物提取　　  

描述： ，完全成熟的技术还有待进一步研究。从降低城市规划管理成本的角度考虑，围绕建筑物识别和违章建筑识别的理论与关键技术，文中对其中的部分问题进行了探讨，并给出了相应的解决方案。本文的主要工作包括： （1

基于区域匹配的图像平面检测

作者： 张梦琳   来源： 山东大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 区域匹配   层次   线段匹配   区域合并   平面检测  

描述： 基于区域匹配的图像平面检测

航空影像多视匹配与规则建筑物自动提取方法研究

作者： 江万寿   来源： 武汉大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 建筑物提取   影像分割   多视影像   最小二乘匹配   多片线段匹配  

描述： 视觉等研究工作的实验室和研究所发表了大量有关建筑物三维重建的论文。本课题的研究不仅具有实际意义,也具有很好的科学价值。总的发展趋势是: (1)从单影像、双视立体影像发展至多视影像处理。多视影像匹配极大...

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取

作者： 陈凯强   高鑫   闫梦龙   张跃   孙显   来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   建筑物提取   深度学习   遥感   航空影像  

描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取

作者： 陈凯强   高鑫   闫梦龙   张跃   孙显   来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   建筑物提取   深度学习   遥感   航空影像  

描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取

作者： 陈凯强   高鑫   闫梦龙   张跃   孙显   来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   建筑物提取   深度学习   遥感   航空影像  

描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。

VHR航空影像城市建筑物提取及其变化检测研究

作者： 林欣   来源： 长安大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据集   建筑物提取   深度学习   变化检测   航空影像  

描述： VHR航空影像城市建筑物提取及其变化检测研究

倾斜航空影像提取建筑物关键技术研究

作者： 董友强   来源： 中国矿业大学(北京) 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 建筑物提取   点云滤波   特征级融合   DIM点云   语义建模  

描述： 倾斜航空影像提取建筑物关键技术研究

基于高分辨率航拍影像和LiDAR数据的建筑物平面轮廓提取

作者： 王猛   来源： 广州大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 残差学习   形态学滤波   建筑物提取   U   Net  

描述： 基于高分辨率航拍影像和LiDAR数据的建筑物平面轮廓提取

基于LIDAR数据和航空影像的地形与建筑物提取及三维可视化

作者： 张志友   来源： 北京交通大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 重建可视化   建筑物提取   机载LIDAR   OpenGL   航空影像   DEM  

描述： 利用LIDAR数据进行城市表面三维信息提取比较复杂,很难大面积、一次性进行建筑物的三维重建。本文结合LIDAR数据和航空影像的纹理与几何信息对城市建筑物和地形信息进行提取和重建进行了研究,主要内容如下:(1)...