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一种基于街景图片与卷积神经网络的建筑物高度测算方法

发布时间: 2022-08-31

基本信息

合作方式： 合作开发
成果类型： 新技术
行业领域：
电子信息技术,计算机及网络技术
成果介绍
本发明提供一种基于街景图片与卷积神经网络的建筑物高度测算方法。该方法首先 进行数据准备，包括建筑物的地理信息数据、街景全景图像采集线路地理信息数据以及 街景全景图像；然后标注街景全景图像中的建筑物，并制作样本集， 训练区域卷积神经 网络；再进行全景观测点的规划以及筛选， 确定每一个观测点的观测方向以及观测距离； 再使用目标检测卷积神经网络识别街景全景图像中的建筑物，利用地理信息数据中建筑 物相对于观测点的方位角确定街景图像中建筑物在地理信息数据中对应的元素；最后， 使用目标检测结果分析建筑物的上、下边界对应的俯仰角，结合地理信息数据中相应建 筑物相对于观测点的距离，通过三角形的几何关系测算建筑物的高度信息。
成果亮点
本发明提供一种基于街景图片与卷积神经网络的建筑物高度测算方法。该方法首先 进行数据准备，包括建筑物的地理信息数据、街景全景图像采集线路地理信息数据以及 街景全景图像；然后标注街景全景图像中的建筑物，并制作样本集， 训练区域卷积神经 网络；再进行全景观测点的规划以及筛选， 确定每一个观测点的观测方向以及观测距离； 再使用目标检测卷积神经网络识别街景全景图像中的建筑物，利用地理信息数据中建筑 物相对于观测点的方位角确定街景图像中建筑物在地理信息数据中对应的元素；最后， 使用目标检测结果分析建筑物的上、下边界对应的俯仰角，结合地理信息数据中相应建 筑物相对于观测点的距离，通过三角形的几何关系测算建筑物的高度信息。
团队介绍
联系方式： 许镇， 13811243637，martin31567@***。
成果资料
产业化落地方案
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