建筑物专题
Open3D 基于法向的建筑物立面提取（40）
Open3D 基于法向的建筑物立面提取（40） 一、算法简介二、算法实现1.代码2.效果 一、算法简介 输入建筑物点云，计算每个点的法向，法向z轴分量小于一定阈值的点认为是立面点。立面点保留结果再去噪，下面是具体的实现代码和效果 二、算法实现 1.代码 代码如下（示例）： import numpy as npimport open3d as o3d# 假设 pcd 是
【变化检测】基于Tinycd建筑物(LEVIR-CD)变化检测实战及ONNX推理
主要内容如下： 1、LEVIR-CD数据集介绍及下载 2、运行环境安装 3、Tinycd模型训练与预测 4、Onnx运行及可视化 运行环境：Python=3.8，torch1.12.0+cu113 likyoo变化检测源码：https://github.com/likyoo/open-cd 使用情况：代码风格属于openmmlab那套，通过修改配置文件config进行模型选择和训练、环境配置简
【数据分享】全球含建筑高度的建筑物数据（shp格式\约15亿栋建筑物）
建筑数据是我们在各项研究中经常使用到的数据。之前我们能获取到的建筑数据大多没有建筑高度信息，而建筑高度是建筑数据最重要的属性。之前我们给大家分享了我国分城市的含建筑高度的建筑物数据（可查看之前的文章获悉详情），本次我们继续给大家分享全球含建筑高度的建筑物数据。 该数据格式为shp矢量格式。数据坐标为WGS1984坐标。数据发布时间是2024年5月。数据本身的日期为2020年。数据发布于Zenod
【变化检测】基于UNet建筑物变化检测
主要内容如下： 1、LEVIR-CD数据集介绍及下载 2、运行环境安装 3、基于likyoo变化检测代码模型训练与预测 4、Onnx运行及可视化 运行环境：Python=3.8，torch1.12.0+cu113 likyoo变化检测源码：https://github.com/likyoo/change_detection.pytorch 使用情况：环境配置简单、训练速度也快。 1 LEVI
OSM历史10年（2014-2024）全国数据下载（路网、建筑物、POI、水系、地表覆盖利用······）
点击下方全系列课程学习 点击学习—>ArcGIS全系列实战视频教程——9个单一课程组合+系列直播回放 零、前沿 这次向大家介绍一下OSM（OpenStreetMap）十年历史数据（2014—2014）的下载方法。当然我们也下载好分享给大家！数据分享看后文。 OpenStreetMap（简称OSM，中文是公开地图）是一个网上地图协作计划，
使用应变计进行建筑物的健康监测
在建筑健康监测领域，应变计是一种至关重要的传感器，用于评估结构的安全和性能。特别是振弦式应变计，以其高精度和稳定性，成为监测建筑物健康状态的首选工具。本文将探讨振弦式应变计的工作原理、应用方法以及在建筑健康监测中的最佳实践。 一、振弦式应变计的工作原理 振弦式应变计基于振弦频率变化来测量应变。该设备内含紧绷的弦，其自然振动频率会随着弦的张力变化而改变。当应变计安装在一个结构
VUE+WebPack前端游戏设计：实现外星人攻击建筑物时的冒烟效果
玩过红警或是星际的玩家都知道，当子弹或对手攻击建筑物时，建筑物会产生冒烟效果，并且逐步变形，当攻击足够大后，建筑物会爆炸毁灭，这种动态特效极大的增强了游戏的视觉观赏性和娱乐性，本节我们就实现外星人与玩家的道具碰撞时所产生的冒烟效果，这种效果提醒玩家道具正在遭受攻击，完成本节后，效果如下： 文本难以观看动态效果，更详细的讲解和代码调试演示过程，请点击链接 我们看看上图效果是如何实现的。我们先
vue+webpack实现精美游戏设计:实现建筑物的渐变生成效果
上一节，我们实现了选取建筑物后，建筑物以半透明特效跟随鼠标移动的效果。这一节，我们要实现的是，当用户点击鼠标，将建筑物投放到指定区域后。建筑物的生成不能一撮而就，而是有要像红警或是星际那样，建筑物在最终生成时，有一连续的转变过程，经过一个动态流程的转变后才变成最终形态。本节代码完成后，我们会取得如下效果： 当用户点击后，建筑物开始形态如上图，经过大概几秒后，建筑物形态变成下面的样子：
基坑建筑物结构形变监测CG-85A振旋式应变计
基坑建筑物结构形变监测CG-85A振旋式应变计产品概述 振弦式应变计是一种用振弦来进行测量的应变传感器，其优点是传感器结构简单，工作可靠，输出信号为标准的频率信号，便于远距离传输，非常方便计算机处理或电路调理。 1、功能特点 ◆精度高，能够提供准确的测量结果。 ◆稳定性好，不易受到外界因素的干扰，能提供稳定的测量结果。 ◆响应速度快，可以在短时间内对被测物体的应变进行多次测量。 ◆
浅谈建筑物电气火灾一体化消防系统设计及现状——Acrel 顾烊宇
摘 要：为了提升建筑物电气火灾消防系统效能，设计了一体化的智慧消防系统。融合消防业务，利用 LDAP 提供统一入口进行系统集成；利用 Web API 技术实现不同系统数据库之间的数据整合，消除“信息孤岛"，支持网络感知、数据监管、辅助实战指挥等智慧应用；将公众纳入消防救援体系，建立公众服务智慧消防系统，多方面地服务公众，充分发挥公众的主观能动性，提升救援效果和效率。该系统可以改善以往消防系统共享水
利用ArcGISPro/GeoScenePro从激光雷达数据中提取 3D 建筑物
开始使用激光雷达数据 在本课程中，您将从激光雷达数据中提取信息。 激光雷达（激光探测及测距）是一项遥感技术，它利用激光对地球表面进行密集采样，以产生高精度的 x, y, z 点测量。 这些点的集合称为点云。 要从激光雷达数据中提取 3D 建筑物形状，您首先需要对点云进行分类，标识代表感兴趣区域的地面和建筑物（或屋顶）的云点。 然后，您将使用归类为地面的点
【ArcGIS微课1000例】0104：二位面状数据转三维多面体（建筑物按高度拉伸）
文章目录 一、加载数据二、添加高度字段三、三维拉伸显示四、生成三维体数据五、注意事项 一、加载数据 打开ArcScene，加载配套实验数据（0104.rar中的二维建筑物矢量数据，订阅专栏，获取专栏所有文章阅读权限及配套数据），如下图所示： 二、添加高度字段 本实验将二维数据转为三维体数据，需要一个具有高程或者高度的字段，位于属性表当中，如下图所示，height字段就
AI：128-基于机器学习的建筑物能源消耗预测
🚀点击这里跳转到本专栏，可查阅专栏顶置最新的指南宝典~ 🎉🎊🎉 你的技术旅程将在这里启航！ 从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。 ✨✨✨ 每一个案例都附带有在本地跑过的关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中~ 一.基于机器学习的建筑物能源消耗预测 随着社会的不断发展和建筑业的快
遥感图像建筑物提取后处理——轮廓规则化
对Toward Automatic Building Footprint Delineation From Aerial Images Using CNN and Regularization这篇文章进行了轮廓规则化的算法复现，效果如下。 代码我放在了GitHub上，地址为https://github.com/niecongchong/RS-building-regularization，好用别忘
SpaceNet 建筑物检测
SpaceNet 建筑物检测 该存储库提供了一些 python 脚本和 jupyter 笔记本来训练和评估从SpaceNet卫星图像中提取建筑物的卷积神经网络。 用法 0. 克隆repo $ PROJ_DIR=~/spacenet_building_detection # assuming you clone this repo to your home directory $
3D沙盒游戏开发日志2——网格和建筑物放置系统
日志 沙盒游戏的灵魂当然是足够高的建筑自由度来打造自己的世界，所以我就先来制作一个初级的建筑系统。观察各个沙盒游戏（饥荒，我的世界）等，他们的建筑物放置都是以网格为单位的而不是精确的浮点数坐标，我想原因无非是节省内存上的开销并且给玩家提供更好的游戏理解（只需要记住几格就好），所以在制作建造系统前需要先制作网格 世界网格 首先思考哪些物品是以网格为坐标单位的，人物的移动肯定不是，我们自己
问题：如果要编辑建好的建筑和空间，需要在分级按钮（ ）和细分操作按钮楼层下，才能选中建筑物和空间； #微信#媒体#其他
问题：如果要编辑建好的建筑和空间，需要在分级按钮（ ）和细分操作按钮楼层下，才能选中建筑物和空间； A、楼层 B、规划图 C、全景 D、建筑物 参考答案如图所示
VUE+WebPack游戏开发：实现红警式的建筑物拖拽生成特效
上一节，我们完成了建筑物选择面板的创建，本节我们基于上一节工作的基础上，实现建筑物选择后，拖拽生成效果。为了让游戏的视觉效果更加栩栩如生，当用户选择一个建筑物后，有一个半透明的建筑物图标会随着鼠标移动，当用户在画面上点击后，建筑物会在鼠标指定的位置进行建造，而且建造是是一个动态过程，玩过红警的同学想必对这种情形不会陌生。 我们本节要实现的效果如下所示，首先用户在建筑物选择面板中选取要建造的对象：
建筑物防雷检测安全接地应用解决方案
雷电是一种自然现象，具有极高的电压和电流，对建筑物及其内部设备、人员和财产可能造成严重的危害，如火灾、爆炸、电击、电磁干扰等。因此，建筑物必须采取有效的防雷措施，以保障建筑物的安全和可靠运行。建筑物防雷检测安全是指对建筑物的防雷装置进行定期的检测和评估，以确保其符合国家标准和技术规范的要求，能够有效地拦截、引导和泄放雷电流，减小雷电对建筑物的危害。 建筑物防雷是指为了保护建筑物及其内部设备、人员
零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task1 赛题理解 -学习笔记
比赛地址：零基础入门语义分割比赛-地表建筑物识别，该比赛是由天池和Datawhale联合举办的学习赛，进入比赛页面可以下载相关的数据集。 学习任务：学习任务，查看学习任务，有层次递进的进行学习。 源码地址：源码baseline，源码在Datawhale的github上面，里面可以找到这次比赛的源码。 赛题理解： 赛题名称：零基础入门语义分割 - 地表建筑物识别 赛题目标：通过本次
【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛
【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛 文章目录 【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛Task 1两个赛题数据可视化任务2 苹果病害数据加载与数据增强任务三 果病害模型训练与预测任务4：苹果病害模型优化与多折训练 Task 1两个赛题数据可视化 在这个任务中，参赛选手需要对两个赛题的数据进行可视化。对于苹果病害数据，选手可以展示苹果叶片的病害图像
机器学习之利用k-means算法对点云数据进行目标分割，提取其中的建筑物、房屋等
原始点云数据在CloudCompare的显示如下： 利用k-means算法提取出其中的建筑物、房屋等，我这里的代码是根据k-means算法的原理编写的代码，这样有助于大家对k-means算法的运行原理有一个深层次的了解，当然也可以直接调用sklearn里的算法，但是那样的话对于将来发展是不利的，毕竟知道算法的原理并根据原理编写代码学到的知识还是更多一些的。 代码如下： #Author
CMP Facade DataSet 数据集 | 建筑物正面数据集 | 云盘分享 |
❤️【专栏：数据集整理】❤️ 之【有效拒绝假数据】 👋 Follow me 👋，一起 Get 更多有趣 AI、冲冲冲 🚀 🚀 Facade DataSet （建筑物正面数据集） 本博文数据集用途为：图像修复 该数据集其它用途：风格迁移 文章目录 圣诞节了呀，快乐是什么Facades(建筑物正面) 数据集介绍：数据集官网链接：Content 【图片 + labe
《文献翻译》 Part2 基于差分形态轮廓和局部拟合曲面的激光雷达地面和建筑物提取
基于差分形态轮廓和局部拟合曲面的激光雷达地面和建筑物提取 Domen Mongus ⇑, Niko Lukacˇ, Borut Zˇalik 摘要 提出了一种新的激光雷达数据地面提取和建筑物检测框架。这个提出的方法在LiDAR点云上构造网格的连通性，以执行多尺度数据分解。这是通过在近似曲面的点残差上使用微分形态轮廓（DMPs）形成顶帽尺度空间来实现的。几何属性通过映射来自DMPs的特征值来估
python实现形态学建筑物指数MBI提取建筑物及数据获取
前言 形态学建筑物指数MBI通过建立建筑物的隐式特征和形态学算子之间的关系进行建筑物的提取[1]。 原理 上图源自[2]。 实验数据 简单找了一张小图片： test.jpg 代码 为了支持遥感图像，读写数据函数都是利用GDAL写的。 import numpy as npimport gdal# 读取tif数据集def readTif(fileName
AI：101-基于深度学习的航空影像中建筑物识别
🚀 本文选自专栏：人工智能领域200例教程专栏 从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。 ✨✨✨ 每一个案例都附带有在本地跑过的核心代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~ 一.基于深度学习的航空影像中建筑物识别 随着人工智能技术的不断发展，深度学习作为其中的