第十二个项目，建筑物提取（2019年1月3日起）

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该博客围绕第十二个项目展开，项目为建筑物提取，于2019年1月3日启动，表达了合作推进项目的积极态度。

合作项目，加油

【最新】2019年注册测绘师考试测绘案例分析真题及答案解析
xiaoxinSurvey的博客
12-16 900
2022年注册测绘师已结束，为备考2023年注册测绘师资格考试，整理案例分析真题及资料。注册测绘师的考试技巧要先从真题入手，祝愿马到成功！
面向建筑应用的三维点云数据获取和处理的计算方法
孟孟单单的博客
04-04 7214
原文：《Computational Methods of Acquisition and Processing of 3D Point Cloud Data for Construction Applications》 发表时间：2019年2月18日 目录摘要1 介绍2 研究背景3 数据采集3.1 3D激光扫描3.2 摄影测量3.3 视频测量3.4 RGB-d相机3.5 立体摄像机3.6 不同方法的比较4 数据清洗4.1 混合像素的过滤4.2 其他噪声的过滤5 数据配准5.1 点描述符定义5.2 关键点检测
遥感影像建筑物提取
xhlo521的博客
11-14 2126
这个示例将使用OpenCV和scikit-learn库，但请注意，实际应用中可能需要更复杂的预处理和更高级的模型（如深度学习模型）来提高准确性。对于更复杂和精确的建筑物提取，可能需要使用更高级的深度学习模型，如UNet、Deeplab等或自己训练一个模型。在实际应用中，你可能需要更复杂的预处理步骤（如影像增强、阴影去除等）和更高级的算法（如深度学习模型）来提高建筑物提取的准确性。此外，合理选择数据采集时间也至关重要，光照条件良好的天气可以提供更清晰的影像，有利于建筑物提取的准确性。
unet++实现卫星遥感影像建筑物提取
weixin_44095417的博客
12-12 2235
包含了从新西兰基督城的航空图像中提取的超过220,000个独立建筑，图像被分割成了8189个512×512像素的片，其中包含了训练集（130,500个建筑），验证集（14,500个建筑）和测试集（42,000个建筑）。基于深度学习的遥感建筑物智能提取，首先需要制作数据集，然后构建深度学习神经网络，接着让深度学习神经网络从制作的数据集中学习建筑物的特征，最终实现建筑物的智能提取。本期的分享就到这里，感兴趣的点点关注。如需要获取完整代码，可加入我们星球，星球会持续更新相关的数据集与完整代码。
建筑物提取 Building Extraction 算法论文
晞行的博客
04-20 4022
建筑物提取方法及代码
建筑物提取数据集
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
04-17 9516
前言 建筑物是人类社会生产、生活的主要载体，建筑物轮廓信息是国家基础地理信息的重要组成部分。相比于人工遥感解译与矢量化，结合算法模型从遥感影像中自动提取建筑物轮廓大大减少了人力物力的消耗。这在城市扩张研究、数字城市建设等领域有着广泛的应用。 近年来，全卷积神经网络的不断发展为高精度自动化建筑物提取提供了新的方法。但是，由于建筑物在尺度，建筑风格，形态上有较大差异，目前高精度建筑物提取仍存在较大挑战...
2、CAIP 2019国际会议概述
ll5678的博客
05-22 55
第18届国际计算机图像与模式分析会议（CAIP 2019）于2019年9月在意大利萨莱诺召开，吸引了来自世界各地的专家学者，共同探讨计算机视觉、图像分析与处理、模式识别等领域的最新研究成果和技术进展。会议包括主会议和多个专题研讨会，重点聚焦深度学习在无人机视觉和生物医学应用中的创新技术，并展示了这些技术在智能城市、精准农业等领域中的实际应用。通过学术交流和技术分享，CAIP 2019为相关领域的发展提供了重要的平台和启示。
23、无人机相关技术在飞机检测与3D建筑建模中的应用与法规影响
最新发布
u8v9w0x1y的博客
08-24 52
本文探讨了无人机相关技术在飞机检测与3D建筑建模中的应用。在飞机检测方面，采用SSD MobileNet-v2和U-Net实现对超高分辨率图像中飞机的自动检测与分割，并分析了U-Net在相似形状误分割和像素硬分类方面的局限性及优化思路。在3D建筑建模方面，综述了不同数据采集技术的特点，结合CityGML的LoD概念，梳理了建模发展历程与未来智能化趋势。同时，文章对比了新旧无人机操作规则，强调基于SORA的风险评估体系对飞行任务的影响，并提出了适应新法规的操作流程。整体展示了技术优势、挑战与发展方向。
基于高分辨率影像城市绿地信息提取_武汉大学眭海刚教授等：多时相遥感影像变化检测方法综述...
weixin_39577422的博客
12-08 2980
导语随着遥感对地观测技术的快速发展和应用，变化检测技术体系也在不断地发展和演化。遥感影像变化检测到底是什么？为什么如此热门？近年兴起的基于深度学习的变化检测新方法、高分辨率遥感影像场景变化分析、三维变化检测方法都能解决什么问题，有没有研究价值？基于遥感视频数据的实时变化检测有没有可行性？眭海刚教授等的学术论文《多时相遥感影像变化检测方法综述》对变化检测方法的发展历程进行了回顾，围绕检测的粒度、维度...
建筑物提取matlab代码-OpenMM:开放式MM
06-02
紫外线matlab代码OpenMM：一个开源的多模态特征提取工具 OpenMM 是一个开源工具，可以执行多模态特征提取。 换句话说，此工具将允许您轻松地一次性提取视频、音频和语言特征。 该工具建立在现有的 GitHub 存储库之上，用于视觉特征提取和音频特征提取。 我将这些现有的存​​储库与我的语言特征提取代码 (LingAnalysis) 集成在一起。 OpenMM 为研究人员提供了一种提取多模态特征的简单方法。 该工具只需要一个视频作为输入并输出一个多模态特征的 csv，音频转换和语音到文本是在内部处理的。 我希望这将有助于促进对构建多模式系统的更多兴趣和研究。 安装 。 引用 如果您在工作中使用了此代码中的任何一个，请引用： OpenMM：一种开源多模态特征提取工具（Michelle Renee Morales、Stefan Scherer、Rivka Levitan），In Proceedings of Interspeech 2017，ISCA，2017。 @inproceedings{morales_openmm:_2017, address = {Stockholm,
三角网法提取建筑物屋顶MATLAB代码
03-09
三角网法提取建筑物屋顶MATLAB代码
二抽取代码MATLAB-IAug_CDNet:遥感图像中建筑物变化检测的对抗实例增强的官方Pytorch实施
05-26
二摘代码MATLAB IAug_CDNet 对抗性实例增强的官方实现，可用于遥感图像中的建筑物变化检测。 概述 我们提出了一种新颖的数据级解决方案，即实例级变更增强（IAug），以利用生成的对抗性训练生成包含包含大量多样建筑的变更的双时态图像。 IAug的关键是将合成的建筑实例混合到双时相图像之一的适当位置上。 为了达到这个目的，采用建筑物生成器来产生与给定布局一致的逼真的建筑物图像。 稍后将各种样式转移到生成的图像上。 我们进一步为建筑物和背景的真实合成提出了上下文感知混合。 我们扩充了现有的CD数据集，并设计了一个简单而有效的CD模型-CDNet。 我们的方法（CDNet + IAug）在两个建筑CD数据集（LEVIR-CD和WHU-CD）中取得了最先进的结果。 有趣的是，仅使用20％的训练数据即可获得可比的结果，这是使用100％数据的当前最新方法。 广泛的实验已经验证了提出的IAug的有效性。 与原始数据集相比，我们的增强数据集具有更低的班级失衡风险。 合成数据集上的常规学习优于原始数据集上的几种流行的成本敏感算法。 建筑发电机 有关详细信息，请参见。 生成器合成的图像（256
深度学习——基于卷积神经网络的建筑物提取
热门推荐
qq_42567378的博客
12-16 1万+
基于高分辨率遥感影像的建筑物提取在遥感影像处理和分析的基础上，加上了模式识别、数学等方法，能够半自动甚至全自动识别与检测出影像中的建筑物相关信息。但高空间分辨率影像信噪比低，建筑物的提取无法达到很高的精度，大量的影像还是通过人工解译才能得到应用。 卷积神经网络在使用大规模数据集训练的情况下，在特征提取和分类任务中 展现出了极强的潜力。在卷积神经网络的训练过程中，大规模地标记训练数据是特征提取质量的...
利用ENVI FX从RGB提取建筑物轮廓
esricd的专栏
07-15 9167
在QQ热线或者技术咨询会问到：“我有一副RGB的栅格图，想从上面提取相关的一些信息，能不能提取？精度有保证吗？”等等诸如此类的问题，本专题就采用我们常用的栅格地图进行建筑物轮廓信息的提取。 1. 采用数据：网上地图部分截图    2.  软件：ENVI Fx 3.  提取步骤： Ø  启动ENVI 5.0； Ø  点击加载影像数据； Ø  在Toolbox中找到工具：“/Feature
​建筑物轮廓提取​技术
百态老人的博客
02-16 2244
建筑物轮廓提取技术是通过遥感影像或三维点云数据，结合图像处理和机器学习方法，自动识别并提取建筑物边界的过程。其核心目标是生成规则化、高精度的建筑物矢量轮廓，服务于城市规划、三维建模等应用。技术流程数据输入：获取卫星/无人机影像或LiDAR点云数据。预处理：去噪、对比度增强、影像分割（如多尺度分割算法）。特征提取传统方法：Canny边缘检测、Hough变换线段提取、Alpha-shapes边界点计算。深度学习方法：U-Net、Mask R-CNN等模型进行语义分割。轮廓优化。
论文阅读-道路建筑物提取
carry_hjr的博客
12-02 805
论文简介 论文: Simultaneous extraction of roads and buildings in remote sensing imagery with convolutional neural networks 收录于2017年的ISPRS上 网络架构如下: 整体感觉没有新意，试验也不充分，后端采用非常基础的网络，也没有试验证明网络的后端用resnet之类的会不会更好，是遥...
关于建筑物半自动化提取方法的总结
m0_51864191的博客
11-17 1582
每条边都有权重，Graph Cuts中的cut是指图中的边集合的一个子集，cut中的所有边的权重和被叫做cut。分水岭法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。框架中得到融合星形形状先验的图割模型，当能量函数的最小时，图像的分割结果最优，基于星形约束图割的目标就是在所有的星形形状集合中找到能使能量函数最小的星形形状，从而得到最优分割结果。
2019年11月Nessus插件更新指南及离线更新包
资源摘要信息:"本次分享的内容是关于2019年11月发布的Nessus最新插件更新包的相关信息。Nessus是一款广泛使用的漏洞扫描工具，其能够帮助安全管理员发现网络中的安全漏洞，以防止恶意攻击。Nessus插件更新包的定期...
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