三维城市场景中的小物体检测
三维目标检测是三维城市场景语义分析的关键环节,但是现有的目标检测方法主要关注诸如建筑、道路等较大的物体,对路灯、井盖等小物体的检测误差较大.为此,提出了一种多视图的三维城市场景小物体检测方法,在倾斜摄影的基础上结合精准三维定位方法,提高了三维城市场景中小物体检测的精度.首先在无人机原片上利用深度学习方法检测城市小物体,然后将这些图像检测结果反投影到三维城市模型上,并通过聚类得到最终的三维检测结果.实验结果表明,所提方法能够在倾斜摄影测量得到的大规模三维城市模型上自动检测井盖、窗户等城市小物体,不受视线遮挡的影响,相对于正射图上的物体检测具有较高的准确性和稳定性.
三维城市模型、多视角、小物体、目标检测、聚类
49
TP391(计算技术、计算机技术)
浙江省文物科技保护项目;国家自然科学基金;衢州市科技计划项目
2022-06-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
238-244