公开(公告)号：CN119091040A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411099648.9

申请日：2024-08-12

Applicant: 南通大学

Inventor： 杨帆 ,  欧睿思 ,  王玥 ,  马玉 ,  唐叶婷 ,  唐嘉文 ,  张欣宇 ,  何昊宇 ,  郑明涛 ,  车明亮 ,  张驰 ,  张季一

IPC: G06T17/00 ,  G06T17/05 ,  G06T7/13 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明的实施例提供了一种基于中轴变换的屋顶参数提取与建筑物三维建模的方法，属于测绘工程技术领域。所述方法包括以下步骤：对数字表面模型的DSM数据进行坡度计算，得到坡度栅格图像；对给定的建筑轮廓多边形进行离散点采样并构建KD树，遍历所述建筑轮廓多边形的每一条边，然后预设的边采样点数在每一条边上采样多个点，针对于每个采样点提取与所述每个采样点对应的中轴点；根据采样点与其对应的中轴点的连线在所述坡度栅格图像中获取各个采样点的高度和坡度，并将每条边对应采样点的高度中值和坡度中值作为该边的高程和坡度；基于建筑三维建模，根据每条边的高程和坡度，构建建筑物三维模型。

公开(公告)号：CN118628760A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410712136.9

申请日：2024-06-04

Applicant: 南通大学

Inventor： 杨帆 ,  欧睿思 ,  刘科举 ,  马玉 ,  唐叶婷 ,  王玥 ,  唐嘉文 ,  吕梁 ,  张欣宇 ,  车明亮 ,  张驰 ,  张季一

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G01C11/04

Abstract: 本发明公开一种融合nDSM的深度学习线特征提取方法，该方法利用无人机摄影测量获取的测区航拍照片，利用照片进行三维重建，生成DOM、DSM和三维点云；利用CSF算法分割地面点，采用反距离权重方法进行插值，生成DEM；利用地图代数计算将DSM与DEM进行相减，得到nDSM，并标准化为8位图像；接着制作深度学习训练样本数据集，利用DOM和nDSM构建四通道图像并分块，制作深度学习训练样本数据集；利用深度神经网络进行训练和模型验证，增量式构建满足泛化性的线特征提取样本数据集，实现对无人机摄影测量图像线特征的准确提取。本发明实现了基于深度学习的无人机遥感图像线特征智能提取，有效提高了线特征提取的准确性和几何完整性，满足城市建筑三维模型重建的需要。