检索结果-南通市图书馆

国土资源遥感 2019年第1期31卷 149-155页

作者：李莹于海洋王燕吴建鹏杨礼河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室焦作454000

针对以往无人机遥感用于城市植被分类时多利用影像光谱、纹理和形状等特征,影像重建点云数据未能充分利用的问题,提出一种综合影像重建点云与光谱信息的城市植被分类方法。首先,基于运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图聚... 详细信息

针对以往无人机遥感用于城市植被分类时多利用影像光谱、纹理和形状等特征,影像重建点云数据未能充分利用的问题,提出一种综合影像重建点云与光谱信息的城市植被分类方法。首先,基于运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图聚簇(cluster multi view stereo,CMVS)和基于面片模型的密集匹配(patch based multi view stereo,PMVS)算法重建研究区密集点云;然后,经滤波、插值生成研究区数字高程模型(digital elevation model,DEM)和归一化数字表面模型(normalized digital surface model,n DSM),同时结合影像光谱信息对不同高度的城市植被进行分类提取;最后,采用面向对象的影像分析方法,根据n DSM信息与归一化绿红差异指数(normalized greenred difference index,NGRDI)及可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)等光谱信息,分别建立了水生植被、草地、灌木、小乔木和乔木等不同植被的分类规则。实验结果表明综合利用影像重建点云得到的n DSM信息与影像光谱信息提取不同高度的植被是可行的,总体分类精度达到92. 08%。该方法可为城市植被分类与制图提供理论支持和应用参考。

关键词：无人机重建点云 nDSM 城市植被分类

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基于自编码器的自适应三维重建技术研究

基于自编码器的自适应三维重建技术研究

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作者：邱吉雨北京交通大学

学位级别：硕士

三维重建是计算机视觉研究领域的重要任务之一,随着多个大型三维模型标准数据集的出现,越来越多的学者尝试将二维图像任务中的成熟方法迁移至三维重建的研究范畴中。相较于需要使用价格高昂的图像信息采集设备来标定图像信息的传统重建... 详细信息

三维重建是计算机视觉研究领域的重要任务之一,随着多个大型三维模型标准数据集的出现,越来越多的学者尝试将二维图像任务中的成熟方法迁移至三维重建的研究范畴中。相较于需要使用价格高昂的图像信息采集设备来标定图像信息的传统重建方法,基于深度学习的重建方法无需使用高精度三维信息采集设备,只需将二维图片输入至训练好的神经网络模型中便可重建出物体的三维数据。当前已有的利用单张二维图像重建物体三维数据的研究方法中,重建效果较好的方法存在网络参数量大、训练速度慢的问题,网络较为轻量的方法存在重建效果差的问题。本文归纳并总结了重建点云领域标杆方法PSGN的优势与不足,研究了自编码器、密连接网络以及注意力机制等技术的工作原理,针对含有单层自编码器的PSGN网络重建点云精度不足、含有双层自编码器的PSGN网络计算量大且训练速度慢的问题,基于含有单层自编码器的PSGN的网络结构提出了一种具有自适应性且重建点云精度更高的点云重建网络,使网络保持轻量特性的情况下大幅度提升了重建点云的精度。本文具体的研究内容如下:(1)提出了一种基于密连接思想的点云重建网络(Dense Connection-PSGN,DC-PSGN)。针对含有两层自编码器的PSGN网络参数量大、训练速度慢等问题,本文对含有单层自编码器的PSGN网络的结构进行了改进。首先,我们将编码器部分单个卷积模块卷积层间的连接方式替换为密连接方式,在提高重建点云精度的同时让网络拥有更好的性能。其次,我们将由经单个密连接模块所得特征作为网络深层特征的正则项,提升了特征信息的完整性。然后,我们为上述改进方法设计了多种不同的网络结构并通过实验结果选择对重建点云任务适配性最好的网络结构。最后,我们通过观测与对比DC-PSGN与原始PSGN方法的参数量、计算量、收敛速度与重建点云精度来证明DC-PSGN方法的有效性。(2)针对DC-PSGN对部分类别物体重建点云精度不足的问题,本文引入多种代表不同特征重构方式的注意力机制对DC-PSGN进行改进。该方法通过使用注意力机制获取密连接模块输入特征的权重并以上述权重对密连接模块的输出特征进行重构,使得网络模型在特征提取过程中能够自适应地强化重要信息、弱化非重要信息。其次,我们通过衡量引入不同注意力机制对网络重建点云精度的提升幅度以及对网络参数量与计算量的增幅确定与本文所研究内容最适配的注意力机制。最后,我们通过实验结果证明本文方法相较于含有两层自编码器的PSGN在参数量减少49%的情况下,网络重建点云的精度在CD(Chamfer Distance)与EMD(Earth Mover’s Distance)度量上分别提升了28%与30%。

关键词：三维重建重建点云密连接网络注意力机制卷积神经网络

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由结构光扫描重建老北京城三维模型的实验设计

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安徽电子信息职业技术学院学报 2011年第3期10卷 37-40页

作者：马广恩石若明朱凌童君北京建筑工程学院北京100044 福建水利电力职业技术学院福建永安366000

文章提出了一种可以通过结构光摄影测量获得特征点云的方法,所处理的数据来自老北京城3D重建工程。结构光扫描的明显特征是扫描得到的模型边缘部分点云几乎都丢失了,比如说房屋的顶部边缘点云。文中提出使用获取的立体像对提取出边缘特... 详细信息

文章提出了一种可以通过结构光摄影测量获得特征点云的方法,所处理的数据来自老北京城3D重建工程。结构光扫描的明显特征是扫描得到的模型边缘部分点云几乎都丢失了,比如说房屋的顶部边缘点云。文中提出使用获取的立体像对提取出边缘特征点,并从提取出的边缘特征里面匹配得到同名像点,通过摄影测量交会解算出同名像点的坐标值,得到边缘部分的点云,从而完成对老北京城特征部分的重建。

关键词：结构光特征点匹配重建点云

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