System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法技术_技高网

一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法技术

技术编号:40969835 阅读:3 留言:0更新日期:2024-04-18 20:51
本发明专利技术公开了一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,涉及建筑物顶部高程提取的技术领域,其通过图像语义分割技术对包含目标建筑物的立体影像进行分割以此来构建目标建筑物的三维模型,进而通过投影变换和高程插值计算的方式对所述三维模型进行处理以得到目标建筑物的顶部的高程值。这样能够提高图像语义分割的精准度,让目标建筑物的细节特征更为显著,从而提高建筑物顶部高程测量的精准度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及建筑物顶部高程提取,且更为具体地,涉及一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法


技术介绍

1、在城市规划和管理的领域,提取建筑物顶部高程是非常重要的技术环节。

2、这里,建筑物顶部高程是指建筑物的最高点相对于地面或海平面的高度。提取建筑物顶部高程有很多用途,例如:评估城市的空间形态和密度,以及建筑物的高度分布和变化趋势、分析城市的风景线和天际线,以及建筑物对视觉效果和环境质量的影响、模拟城市的气候和微气候,以及建筑物对风速、温度、湿度、光照等因素的影响,或者,规划城市的灾害防范和应急响应,以及建筑物对地震、洪水、火灾等灾害的抗性和脆弱性。

3、基于立体影像快速提取建筑物顶部高程是一种常见的技术路线,其通过对影像进行匹配和重建,得到建筑物顶部的三维坐标信息。但是,该方法在具体实施过程中,仍存在一些技术问题。

4、例如,建筑物顶部边界是建筑物高程数据的重要组成部分,也是评价建筑物高程数据质量的重要指标。由于立体影像重建得到的三维点云数据通常是不规则和稀疏的,需要对其进行平滑和拟合,以提取出清晰和准确的建筑物顶部边界。其次,建筑物顶部高程数据不仅需要反映建筑物的整体高度,还需要反映建筑物的细节特征,如屋顶形状、坡度、天窗、烟囱等。这些细节特征对于建筑物的识别和分类具有重要意义,也可以增强建筑物高程数据的真实感和可视化效果。然而,由于立体影像分辨率、视角、覆盖范围等因素的限制,很难从立体影像中直接提取出这些细节特征,需要借助其他数据源或先验知识进行辅助和约束。

5、也就是说,期待一种更为优化的基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方案。


技术实现思路

1、为了解决上述技术问题,提出了本专利技术。

2、根据本专利技术的一个方面,提供了一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其包括:

3、获取包含目标建筑物的立体影像;

4、对所述包含目标建筑物的立体影像进行图像语义分割以得到分割结果;

5、根据所述分割结果,构建所述目标建筑物的三维模型;

6、以及对所述目标建筑物的三维模型进行投影变换和高程插值计算以得到所述目标建筑物的顶部的高程值。

7、与现有技术相比,本专利技术提供的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其通过图像语义分割技术对包含目标建筑物的立体影像进行分割以此来构建目标建筑物的三维模型,进而通过投影变换和高程插值计算的方式对所述三维模型进行处理以得到目标建筑物的顶部的高程值。这样能够提高图像语义分割的精准度,让目标建筑物的细节特征更为显著,从而提高建筑物顶部高程测量的精准度。

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【技术保护点】

1.一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,对所述包含目标建筑物的立体影像进行图像语义分割以得到分割结果,包括:

3. 根据权利要求2所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,提取所述包含目标建筑物的立体影像中的图像语义特征,包括:

4.根据权利要求3所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,使用特征直通层来融合所述立体影像内容浅层特征图、所述立体影像内容中层特征图和所述立体影像内容深层特征图以得到立体影像内容多尺度特征图作为所述图像语义特征,包括:使用特征直通层以如下公式来融合所述立体影像内容浅层特征图、所述立体影像内容中层特征图和所述立体影像内容深层特征图以得到所述立体影像内容多尺度特征图;

5.根据权利要求4所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,将所述图像语义特征通过基于Softmax函数的立体影像语义分割器以得到所述分割结果,包括:

6. 根据权利要求5所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,对所述立体影像内容多尺度特征图进行上下文编码和自适应强化以得到自适应强化立体影像内容多尺度特征图,包括:

7.根据权利要求6所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,将所述立体影像内容多尺度特征图通过基于金字塔池化模块的上下文编码器以得到语义关联强化立体影像内容多尺度特征图,包括:

8. 根据权利要求7所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,所述第一池化层、所述第二池化层、所述第三池化层和所述第四池化层的平均池化窗口为 1×1、2×2、3×3和6×6。

9.根据权利要求8所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,将所述语义关联强化立体影像内容多尺度特征图通过基于自适应注意力层的局部特征自适应筛选器以得到自适应强化立体影像内容多尺度特征图,包括:将所述语义关联强化立体影像内容多尺度特征图通过基于自适应注意力层的局部特征自适应筛选器以如下自适应局部强化公式进行处理以得到所述自适应强化立体影像内容多尺度特征图;

10.根据权利要求9所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,将所述自适应强化立体影像内容多尺度特征图通过所述基于Softmax函数的立体影像语义分割器以得到所述分割结果,包括:

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【技术特征摘要】

1.一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,对所述包含目标建筑物的立体影像进行图像语义分割以得到分割结果,包括:

3. 根据权利要求2所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,提取所述包含目标建筑物的立体影像中的图像语义特征,包括:

4.根据权利要求3所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,使用特征直通层来融合所述立体影像内容浅层特征图、所述立体影像内容中层特征图和所述立体影像内容深层特征图以得到立体影像内容多尺度特征图作为所述图像语义特征,包括:使用特征直通层以如下公式来融合所述立体影像内容浅层特征图、所述立体影像内容中层特征图和所述立体影像内容深层特征图以得到所述立体影像内容多尺度特征图;

5.根据权利要求4所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,将所述图像语义特征通过基于softmax函数的立体影像语义分割器以得到所述分割结果,包括:

6. 根据权利要求5所述的一种基于立体影像快速提取建筑物顶部高程的方法,其特征在于,对所述立体影像内容多尺度特征图...

【专利技术属性】
技术研发人员:贾友胡俊勇杨秀琼姚维琛任玉冰杜炎坤
申请(专利权)人:陕西天润科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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