[发明专利]一种深度学习辅助的倾斜模型建筑物外立面目标识别方法在审
| 申请号： | 202210130569.4 | 申请日： | 2022-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN114549956A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 岳照溪;昌尧霏;符宏伟;张冲;刘一宁;郭功举;王文峰 | 申请（专利权）人： | 上海市测绘院 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06K9/62;G06V10/44;G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200063 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习辅助的倾斜模型建筑物外立面目标识别方法，首先在倾斜摄影相片中勾绘了建筑物外立面目标的样本，然后投入Mask‑rcnn的网络中进行网络参数的训练，接着借助倾斜摄影瞬间的外方位元素，依据空间坐标的平移和旋转，还原拍摄瞬间的相片位置与姿态，并通过共线方程的原理，将焦点与像方识别结果边界坐标连接，形成的直线与倾斜模型表面相交，就可以得到倾斜模型中建筑物外立面目标的真实空间位置信息，最后，通过均值漂移的方式进行删选，从多个检测结果中得到最佳的点。本发明将深度学习与摄影测量技术结合，实现了倾斜模型上建筑物外立面上目标的自动识别，可用于城市建筑物自动分层分户、日照分析等应用问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 辅助 倾斜 模型 建筑 物外 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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