论文摘要
高精度建筑内部三维模型在地理信息应用领域需求旺盛,但建模的自动化程度和智能化程度仍然不高,以建筑平面图为基础的建模方式仍然是当前的主流。其中,首要解决的是建筑平面图上各类建筑构件的识别和提取问题。从建筑平面图的栅格图像出发,设计了一种基于Faster R-CNN目标检测模型的建筑功能构件自动识别方法,通过该方法识别并剔除床、桌子等无效的建筑功能构件,获得以墙体为主的室内结构图,为三维模型的快速生成提供无噪声的基础数据。经过实验验证,模型在功能构件检测中具有较好的准确率和召回率,能够满足多种场景下的建筑构件自动识别需求,提高建筑平面图分析处理的效率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 马焜阳,成毅,葛文,赵耀,张奇
关键词: 室内结构三维,建筑平面图,反向提取,机器学习,图像识别
来源: 测绘科学技术学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用
单位: 信息工程大学,智慧中原地理信息技术河南省协同创新中心
基金: 国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金项目(KF-2018-03-069)
分类号: P209;TP391.41
页码: 311-317
总页数: 7
文件大小: 2687K
下载量: 124
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