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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供一种基于深度学习和形状语法的屋顶自动化三维重建方法，涉及地理空间数据处理，其包含以下步骤：S1：收集研究区的正射影像数据集，所述数据集包括DOM数据集和DSM数据集，将收集到的数据集分别导入地理信息系统软件中；S2：数据镶嵌及坐标系转换：S3：利用深度学习提取屋顶并分类：S4：使用ArcPy提取屋顶参数；S5：利用形状语法进行三维参数化建模：根据屋顶参数与屋顶类型，基于CGA规则定义各类屋顶的属性；经过上述所有步骤处理完成后，实现屋顶自动化的三维建模。该方法能有效解决常规方法建模成本高、重建效率低和结果不可控等问题。
主权项：1.一种基于深度学习和形状语法的屋顶自动化三维重建方法，其特征在于：包含以下步骤：S1：收集研究区的正射影像数据集，所述数据集包括DOM数据集和DSM数据集，将收集到的数据集分别导入地理信息系统软件中；S2：数据镶嵌及坐标系转换：S3：利用深度学习提取屋顶并分类：根据DOM影像图对屋顶类型进行分类；然后训练图像分割模型，再使用图像分割模型提取屋顶；S4：使用ArcPy提取屋顶参数：提取屋顶区域DSM数据，然后以各屋顶DSM数据为数据源，计算屋顶的平均坡度、屋顶坡向、屋顶平均高度和房屋平均高度，最后提取屋顶纹理，并合并屋顶个体；S5：利用形状语法进行三维参数化建模：根据屋顶参数与屋顶类型，基于CGA规则定义各类屋顶的属性；经过上述所有步骤处理完成后，实现屋顶自动化的三维建模。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于深度学习和形状语法的屋顶自动化三维重建方法
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