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测绘通报 | 高桂棠:基于卷积神经网络和无人机倾斜摄影图像的单个高层建筑物高度测算方法

btikc 2025-01-26 21:21:29 技术文章 28 ℃ 0 评论

本文内容来源于《测绘通报》2024年第3期,审图号:GS京(2024)0499号

基于卷积神经网络和无人机倾斜摄影图像的单个高层建筑物高度测算方法

高桂棠1, 郗连霞2, 钟晓龙1

1. 国核电力规划设计研究院有限公司勘测分公司, 北京 100095;
2. 北京超图软件股份有限公司, 北京 100600

关键词:卷积神经网络, 无人机倾斜摄影, 图像增强, 阴影提取, 高度测算

引文格式:高桂棠, 郗连霞, 钟晓龙. 基于卷积神经网络和无人机倾斜摄影图像的单个高层建筑物高度测算方法[J]. 测绘通报, 2024(3): 118-122. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0320.
摘要

摘要 :为了提升单个高层建筑物高度测算效果,本文提出了基于卷积神经网络的无人机倾斜摄影图像的单个高层建筑物高度测算方法。首先,采用无人机倾斜摄影技术采集高层建筑物图像;然后,在卷积神经网络中输入高层建筑物图像,对其展开增强处理,提高图像的清晰度;最后,通过波段转换指数和阴影指数计算阴影长度,以此为依据测算单个高层建筑物的高度。试验结果表明,本文方法的图像增强处理效果较好、高度测算精度和效率较好


作者简介
作者简介:高桂棠(1982—),男,硕士,高级工程师,主要从事关于神经网络、图像识别技术在测量测绘中的应用研究。E-mail:274027793@qq.com


初审:纪银晓
复审:宋启凡
终审:金 君

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