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题名利用图像分割方法的线状建筑物群组识别
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作者
吴月
王骁
钱海忠
邱越
王旭
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机构
信息工程大学
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出处
《测绘科学技术学报》
2025年第5期518-526,550,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(42101453,42271463)。
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文摘
准确识别出建筑物群组的分布模式是建筑物综合的前提和基础。由于建筑物分布模式具有模糊性和不确定性,难以用统一的规则进行描述,一直是制图综合领域中的研究重点和难点,限制着建筑物综合的自动化水平。随着人工智能技术的发展,目标检测模型在图像分割任务中取得了巨大进展。本研究利用图像分割方法对线状建筑物群组进行识别,对比了U-Net、PSPNet、DeepLabV3+以及YOLO11-seg这4种常用图像分割模型的识别效果。实验结果表明利用图像分割方法能够有效识别建筑物群组的线状分布模式,其中尤以YOLO11-seg模型的识别效果最好。最后利用图像分割模型方法得到的掩膜提取出相应的线状建筑物群组并对其进行了典型化处理,结果证明了图像分割方法在地图综合中识别线状建筑物群组的有效性,为建筑物群组综合提供了新的解决思路。
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关键词
制图综合
建筑物群组
线状模式
图像分割
典型化
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Keywords
cartographic generalization
building group
linear pattern
image segmentation
typificatio
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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