三维城市模型是智慧城市与数字孪生城市的核心内容。IFC(industry foundation classes)标准构建的建筑信息模型(building information model,BIM)为城市空间规划和建筑设计提供了丰富而精细的城市三维模型数据。由于标准的差异,BIM无法...三维城市模型是智慧城市与数字孪生城市的核心内容。IFC(industry foundation classes)标准构建的建筑信息模型(building information model,BIM)为城市空间规划和建筑设计提供了丰富而精细的城市三维模型数据。由于标准的差异,BIM无法与三维地理信息系统无缝集成和交互应用,极大地限制了IFC标准BIM的应用优势。本文挖掘IFC、CityGML(city geography markup language)标准三维建筑模型的语义表达差异,提出BIM源模型向不同细节层次(level of detail,LOD)层级模型的几何转换方法;构建一套完整的转换流程,实现IFC标准BIM向CityGML标准三维建筑模型的几何转换;设计并开发转换原型系统。研究表明:本方法及实现流程能够有效实现IFC-BIM模型向CityGML-BIM模型的不同LOD层级的转换,且对多数单体模型相当实用;转换后模型未见错误与偏差,视觉效果良好;具备灵活性,可根据不同模型的转换进行调整。研究成果为BIM与地理信息系统的集成应用提供了新思路,为智慧城市与数字孪生开辟了一种新的数据来源通道。展开更多
基于深度学习的图像目标检测方法具有检测精度高、检测速度快等优点,广泛应用于路面病害检测中,目前研究多关注俯视影像的路面病害检测,前视影像中复杂场景对检测精度影响的研究尚不足。本文基于YOLOv8(you only look once version 8)...基于深度学习的图像目标检测方法具有检测精度高、检测速度快等优点,广泛应用于路面病害检测中,目前研究多关注俯视影像的路面病害检测,前视影像中复杂场景对检测精度影响的研究尚不足。本文基于YOLOv8(you only look once version 8)提出一种路面病害检测模型YOLO-RMID(road maintenance inspection detection)。利用Mask掩模将天空与地面分隔开,屏蔽空中悬挂输电线区域;将注意力机制融入主干特征提取部分中的快速空间金字塔池化(spatial pyramid pooling fast,SPPF)模块,提高裂缝所在区域权重;在特征融合部分中通过将BiFusion模块与RepBlock模块相结合,构建多尺度融合特征BFRB(BiFusion RepBlock)结构,提高模型对路面病害的感知能力;为验证方法可行性,制作路面病害数据集LNTU_RMID,结合公开数据集RDD2022,与常用的MUENet、CrackYOLO及DGE-YOLO-P模型进行对比评价。结果表明,本方法的综合性能相对最优,平均精度分别提高了约6.7%、5.4%、6.6%。展开更多
文摘三维城市模型是智慧城市与数字孪生城市的核心内容。IFC(industry foundation classes)标准构建的建筑信息模型(building information model,BIM)为城市空间规划和建筑设计提供了丰富而精细的城市三维模型数据。由于标准的差异,BIM无法与三维地理信息系统无缝集成和交互应用,极大地限制了IFC标准BIM的应用优势。本文挖掘IFC、CityGML(city geography markup language)标准三维建筑模型的语义表达差异,提出BIM源模型向不同细节层次(level of detail,LOD)层级模型的几何转换方法;构建一套完整的转换流程,实现IFC标准BIM向CityGML标准三维建筑模型的几何转换;设计并开发转换原型系统。研究表明:本方法及实现流程能够有效实现IFC-BIM模型向CityGML-BIM模型的不同LOD层级的转换,且对多数单体模型相当实用;转换后模型未见错误与偏差,视觉效果良好;具备灵活性,可根据不同模型的转换进行调整。研究成果为BIM与地理信息系统的集成应用提供了新思路,为智慧城市与数字孪生开辟了一种新的数据来源通道。
文摘基于深度学习的图像目标检测方法具有检测精度高、检测速度快等优点,广泛应用于路面病害检测中,目前研究多关注俯视影像的路面病害检测,前视影像中复杂场景对检测精度影响的研究尚不足。本文基于YOLOv8(you only look once version 8)提出一种路面病害检测模型YOLO-RMID(road maintenance inspection detection)。利用Mask掩模将天空与地面分隔开,屏蔽空中悬挂输电线区域;将注意力机制融入主干特征提取部分中的快速空间金字塔池化(spatial pyramid pooling fast,SPPF)模块,提高裂缝所在区域权重;在特征融合部分中通过将BiFusion模块与RepBlock模块相结合,构建多尺度融合特征BFRB(BiFusion RepBlock)结构,提高模型对路面病害的感知能力;为验证方法可行性,制作路面病害数据集LNTU_RMID,结合公开数据集RDD2022,与常用的MUENet、CrackYOLO及DGE-YOLO-P模型进行对比评价。结果表明,本方法的综合性能相对最优,平均精度分别提高了约6.7%、5.4%、6.6%。
