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三维建筑模型单体化的深度学习技术实现

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倾斜摄影三维建模技术能够快速建立目标区域的实景三维模型,但是该机制下的模型为连续不规则三角网(TIN),无法对其中具体的地理对象进行分析.本文采用深度学习语义分割方法提取建筑物,并与传统面向对象的影像分析提取结果进行对比.研究表明语义分割方法能够有效提取倾斜模型对应数字正射影像中的建筑物.通过对提取结果进行后处理得到建筑物矢量面,为每个建筑物添加基本属性信息,利用矢量面实现建筑物单体化并发布三维模型和数据服务,能够更有效地利用倾斜摄影模型展示研究区域地理空间和建筑物信息.
Realize building monomerization of 3D model based on deep learning

王文娜、张弓、吴侃、王瑞、亓立壮

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中国矿业大学环境与测绘学院,江苏 徐州221116

中煤(西安)地下空间科技发展有限公司,陕西 西安710000

赣南科技学院,江西 赣州341000

倾斜摄影 三维建模 图像分割 深度学习 模型单体化

江西省教育厅科技项目江苏省自然科学基金

GJJ191594BK20190642

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(12)
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