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2D地图的建筑物场景结构提取方法及其在城市增强现实中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
城市AR中,场景结构的自动获取,对自适应信息表达具有重要意义,是解决“层叠式”信息表现形式引发的信息指示不明、场景感知混乱等问题的关键步骤。然而,场景结构信息隐藏在场景图像中,直接提取十分困难。2D地图描述了地理实体的位置、轮廓和空间布局,可作为场景结构提取的先验信息。针对城市AR中场景结构获取难、效率低的问题,本文提出一种基于2D地图的建筑物场景结构自动化提取方法。在地理配准的基础上,首先根据2D地图中建筑物的轮廓和属性信息,构建场景图像语义分割的结构线索;然后将其作为过分割处理后场景图像合并的依据,生成多个包含语义信息的图像区域;最后根据图像区域与2D地图中建筑物轮廓之间的映射关系,提取出场景图像中的区域轮廓、场景深度和平面朝向等场景结构信息。试验选取了格拉茨地区32个建筑物场景进行测试。结果表明本文方法能实时地提取建筑物场景结构,且建筑物立面提取的质量明显优于对比方法。提取的场景结构能应用于城市AR多种自适应信息表达方法中,使信息标注更明确,遮挡关系更清晰。 相似文献
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交叉口是构成道路网络的基础与核心要素,起到了连接道路和承载转向的重要作用.在城市路网中,交叉口不仅数量众多、形态多样,而且结构复杂、大小不一.单一数据源对于道路交叉口的描述能力有限,难以做到道路交叉口的全面、精确识别.为此,本文设计了一种从车辆轨迹与遥感影像中识别道路交叉口的多元集成方法.首先,集成形态学处理、密度峰值聚类与张量投票提取种子交叉口,将其作为小样本集;然后,据此采用协同训练机制,分别构建基于深度卷积网络,面向车辆轨迹与遥感影像的交叉口分类器;最后,综合两模型优点,形成道路交叉口的集成分类模型.本文方法在多个层次上融合车辆轨迹与遥感影像关于交叉口的互补性描述特征,提出半监督式交叉口提取技术,无须人工标注即可有效识别复杂多样的道路交叉口.基于武汉市出租车轨迹和遥感影像的试验表明,本文方法在无人工标注样本的前提下,道路交叉口提取的准确率超过93%,召回率达到87%. 相似文献
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在管线CAD系统中,经常会对管线进行扯旗标注,以用于地图打印、出图等。本文基于Auto CAD提供的.NET类型的API,在管线扯旗标注中采用Jig技术,实现标注过程的动态性交互,标注过程可动态预览。 相似文献
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在信息标注中融入场景结构信息能有效解决城市增强现实(augmented reality, AR)信息指示不明、空间遮挡表达不清和视图布局叠置等问题。针对城市AR信息标注中场景结构缺失的问题,提出了一种考虑地理语义且兼顾精度、效率和稳健性的建筑物场景结构提取方法。首先构建了面向建筑物场景结构提取的场景感知网络,从单张场景图像中提取语义、深度和法向量信息;然后将其转化为建筑物立面角点和朝向等结构特征,并计算与2D地图中建筑物轮廓之间的最佳匹配;最后将场景图像按建筑物立面进行重构,提取区域轮廓、场景深度和立面朝向等场景结构。试验采用Google街景数据生成的9 470组样本训练和测试场景感知网络,并在Graz地区32组建筑物场景中测试场景结构提取的有效性。结果表明,所提方法能够达到近实时的效果,且立面轮廓更规则。在存在一定配准误差或局部遮挡的条件下,立面提取的质量显著优于基于地图解析场景图像的方法,具有更好的稳健性。 相似文献
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重点介绍了如何在图形工作站上实现地质成果图汉字标注的方法。详细讨论了该方法的两个重要环节:矢量汉字库的解码及CPS-3绘图系统的汉字插入。通过为该技术设计用户界面,首次实现了在工作站上直接绘出带有汉字标注的煤田地质成果图。 相似文献