一种面向城市景观设计的天际线分析方法及系统

    公开(公告)号:CN119295925A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411336552.X

    申请日:2024-09-24

    Abstract: 本发明公开了一种面向城市景观设计的天际线分析方法及系统,涉及城市规划与设计领域,包括:采集目标城市的城市景观历史图像,生成图像数据集并划分为训练集和测试集;建立SAM图像分割模型,对SAM图像分割模型进行训练和测试;采集目标城市的城市景观图像,并输入测试后的SAM图像分割模型中,得到分割完成后的二值化图像;对二值化图像进行边缘提取,得到天际线离散点并计算城市景观评估体系指标;对城市景观评估体系指标进行综合分析,得到目标城市天际线的分析结果。本发明不仅能够精准地提取城市天际线,还能够避免大规模地模型训练,从而节省大量的成本,而且还为城市规划设计提供科学的参考依据,促进城市景观的优化与提升。

    一种建筑物模型贴图遮挡修复系统及方法

    公开(公告)号:CN118229584A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410345857.0

    申请日:2024-03-25

    Abstract: 本发明公开了一种建筑物模型贴图遮挡修复系统及方法,涉及建筑物贴图自动修复技术领域。包括依次连接的:图像数据获取模块、遮挡检测模块、遮挡修复模块以及图像输出模块;其中,图像数据获取模块用于输入原始建筑物立面贴图数据;遮挡检测模块用于检测建筑物立面贴图是否存在遮挡区域;遮挡修复模块用于对检测建筑物立面贴图被遮挡的部分进行掩盖式的修复;图像输出模块用于输出修复好的建筑物立面贴图图像。本发明能够自动地检测与修复建筑物立面贴图遮挡情况,特别适合三维地图数据制作此类大规模数据作业的工作场景,能够节省大量人工,提高工作效率。

    基于深度学习的天际线检测的方法、装置及计算机设备

    公开(公告)号:CN117853913A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410033532.9

    申请日:2024-01-09

    Abstract: 本发明的一种基于深度学习的天际线检测的方法、装置及计算机设备,属于天际线检测技术领域,方法包括如下步骤:获取原始城市景观图像并进行数据增强处理,生成训练数据集和预测数据集,所述的训练数据集和预测数据集均包括城市景观图像和标记数据;利用训练数据集对神经网络模型进行训练,依靠误差反向传播算法,对神经网络参数进行调整,获取训练好的神经网络模型;利用训练好的神经网络模型对城市景观图像进行天际线检测。本发明以关键点检测的方式对图像中的天际线进行提取,不仅完成了对天际线的提取,而且提高了天际线检测的精度和准确度。

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