城市场景结构感知的网格模型简化算法

针对二次误差测度(QEM)网格简化算法全局几何特征信息损失严重的缺点,提出一种具有结构感知功能面向城市三维模型重建的网格简化算法。该算法顾及城市影像中平面结构特征,以代理平面为全局特征约束条件,使模型在简化过程中全局结构特征更多地被保持,以利于多层次细节模型(LOD技术)、网格优化提速等模型后续操作。以倾斜摄影获取影像生成的初始三角网格模型为试验数据,采用所给算法对其进行网格简化并与QEM算法进行对比。结果表明:所给算法简化精度及简化效率均优于QEM算法。     

图像蒙版的三维场景专题信息表达

本文提出利用图像蒙版技术表现场景专题信息:通过将重要的场景专题信息以单一图像的形式罩于地形表面,形成地形“蒙版”,使用户只关注蒙版即可获取所需信息,用户可以在最短时间内形成对场景专题信息的总体把握与正确认识.这种方法在一定程度上提高了用户对场景的认知效率与深度.     

多场景下自然资源业务审批地理底图智能调度技术

针对自然资源项目审批存在地块大小不均、图层多样、坐标点数目差异性大等特点,在调用地理底图进行空间分析过程中需适配多地块、多图层、多界址点等不同分析应用场景。本文以空间分析效率和分析系统稳定性为目标,开展动态调度机制研究,智能化选择最优地理空间信息分析方法,构建复合式快速分析体系,达到减少审批项目平均耗时、缩短平均等待时间的目的,以保障系统运行稳定性,提高自然资源审批系统的空间分析效率。     

一种多层特征融合的道路场景实时分割方法

道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在Mobile Net V2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。     

高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法

针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心,其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项,最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明,本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上,与现有方法相比,分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。     

用Bryce创建电视气象节目中的虚拟场景

虚拟演播室技术是当前电视节目制作中的最新技术和热点,虚拟演播室的应用将极大地提高电视气象节目的创作和制作能力,满足观众对电视节目内容质量日益增长的需求.在虚拟演播室搭建完成后,最关键的是虚拟场景的制作.本文介绍了用三维动画软件Bryce来创建虚拟场景的制作方法,供大家参考.     

城市竣工测绘典型要素语义分割PointNet++深度学习模型适用性分析

处理三维激光扫描仪获取的城市竣工测绘点云场景数据的传统方法存在较多局限性,无法适应信息化社会对产品高效处理的需求。基于此,本文分析了城市竣工测绘点云场景分类需求,研究了利用深度学习网络模型对点云场景进行自动化处理的方法。首先,对输入的城市竣工测绘数据进行预处理,以实现点云降采样、去噪、地面点与非地面点分割;然后,人工标注5个区域场景数据毫米级标签,进行数据增强;最后,测试PointNet++网络在城市竣工测绘点云场景下的语义分割性能和效果。测试结果表明,在少量样本下,PointNet++网络可以较好地实现城市竣工测绘点云场景的激光点云语义分割,总体mIoU达73.06%,能够满足城市竣工测绘点云语义自动化分割需求,为城市竣工测绘点云数据处理提供了新思路。     

基于OpenGL的3维场景矢量打印输出研究与实现

3维场景的打印输出是3维GIS的基本功能之一。目前的3维GIS的可视化功能大多数是基于OpenGL实现的。OpenGL为了保持其与操作系统的无关性,没有直接提供场景的打印功能。因此,需要采用特殊的方法实现OpenGL的场景打印。通常,有三种方式实现该功能:位图打印、渲染打印和反馈打印。前两种输出的是当前屏幕渲染的栅格图像;后者输出的是投影在屏幕上的矢量图形。相对于位图打印和渲染打印,反馈打印(即矢量打印)的输出精度较高。目前的GIS平台实现矢量打印输出的较少。提出一种矢量打印输出的方法,并给出在VC 开发环境下的一些实现细节。     

基于兴趣区域的无参考型影像质量评价研究

针对现阶段无参考型算法主观一致性差的问题,提出了一种基于兴趣区域的无参考型影像质量评价算法(NROI),在德克萨斯大学的Live影像库中与经典算法:峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)、自然场景统计模型(NIQE)法,进行大量实验对比。结果表明,NROI的表现优于NIQE,PSNR与SSIM相当,适用于数字影像的质量评价。     

大范围三维地形场景快速渲染方法研究

随着遥感和GIS技术的发展,获取高分辨率图像数据和高精度地形数据已成为现实,人们对地形的表示也逐渐转变为三维形式。三维地形视觉渲染的实时性决定了3D应用场景的逼真度和有效性。本文运用LOD技术和节点综合评价技术对三维地形数据进行组织,并利用GPU并行处理算法增强运算效率。实验表明,该方法在三维地形加载时提高了场景加载效率,以及计算机绘制三维地形场景的流畅性。